(57)【要約】【課題】クエリ・タイプにかかわらず、ユーザの好みに可視化表示を適合できるデータベースに対する多数のクエリの可視化方法および可視化用の装置を得る。【解決手段】データベースに対する多数のクエリを選択することと、多数のクエリに基づいて前記データベース内のレコードを問い合わせることと、選択することに基づいてインデクシングされたクエリ・マトリックスを作成することと、問い合わせすることに基づいて前記クエリ・マトリックスを分布させることとを含む。【選択図】図１９
2010282655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースに対する多数のクエリを選択することと、
前記多数のクエリに基づいて前記データベース内のレコードを問い合わせることと、
前記選択することに基づいてインデクシングされたクエリ・マトリックスを作成することと、
前記問い合わせすることに基づいて前記クエリ・マトリックスを分布させることとを含む、データベースに対する多数のクエリの可視化方法。
【請求項２】
前記選択することは、前記データベースにおけるレコードの属性対レコードのクエリを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記作成することは、複数のレコードに対応するクラスタを用いて前記クエリ・マトリックスをインデクシングすることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記分布させることは、前記クラスタに対応する前記複数のレコードに関するクエリ結果を統計的に組み合わせることを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記選択することは、レコードの第１の属性対レコードの第２の属性のクエリを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記選択することは、現在データ対履歴データのクエリを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記選択することは、実験データ対専門家データのクエリを定義することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分布されたクエリ・マトリックスを可視化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記可視化は、前記選択することに基づいてインデクシングされた可視化マトリックスを作成することを含み、該可視化マトリックスは、前記分布されたクエリ・マトリックスの値に対応する色のスケールを用いて分布される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記可視化マトリックスの部分のユーザ選択を検出することと、
ユーザによって選択された前記可視化マトリックスの部分に対応する前記データベース内のレコードの特徴を表示することとをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ユーザがデータベースに対する多数のクエリを選択することを可能にする入力装置と、
前記多数のクエリに基づいて前記データベース内のレコードを問い合わせるデータベース・ツールと、
前記選択することに基づいてインデクシングされたクエリ・マトリックスを作成し、前記問い合わせることに基づいて前記クエリ・マトリックスを分布させる計算装置とを含む、データベースに対する多数のクエリの可視化用の装置。
【請求項１２】
前記多数のクエリは、前記データベースにおけるレコードの属性対レコードのクエリを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
クラスタは前記クエリ・マトリックスをインデクシングし、複数のレコードを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記クラスタに対応する前記複数のレコードに関するクエリ結果は統計的に組み合わされる、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記多数のクエリは、レコードの第１の属性対レコードの第２の属性のクエリを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１６】
前記多数の属性は、現在データ対履歴データのクエリを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１７】
前記多数のクエリは、実験データ対専門家データのクエリを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１８】
前記分布されたクエリ・マトリックスを可視化するディスプレイをさらに含む、請求項１１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[関連出願]
以下の関連米国出願に依拠し、参照することによりそれらを本願に援用する。
Jeffrey Saffer他によって本願と同日に出願された「METHOD AND APPARATUS FOR EXTRACTING ATTRIBUTES FROM SEQUENCE STRINGS AND BIOPOLYMER MATERIALS」という名称の、米国特許出願；
１９９６年８月１２日に出願された、「THREE-DIMENSIONAL DISPLAY OF DOCUMENT SET」という名称の、米国特許出願第０８／６９５，４５５号；および
１９９６年９月１３日に出願された、「SYSTEM FOR INFORMATION DISCOVERY」という名称の、米国特許出願第０８／７１３，３１３号。
これらの出願それぞれの開示は、それらを全体的に参照することにより本明細書に援用する。
【０００２】
本発明はデータ・マイニングおよび可視化に関する。特に、本発明は単一のフレームワーク内でテキスト、数字、カテゴリおよびシーケンスのデータを分析する方法に関する。本発明は、異種のデータ・タイプを対話的にリンクして可視化する統合的なアプローチに関するものでもある。
【背景技術】
【０００３】
特に科学的な研究分野における多くの専門家にとって現在問題であるのは、収集されている大量の情報を検討する時間が不足していることである。たとえば、生命科学および化学における現代的な方法は、先例のない速度でデータを生成している。このデータはテキスト情報だけでなく、ＤＮＡの塩基配列、蛋白質のアミノ酸配列、数値データ（たとえば、遺伝子チップ分析からの）およびカテゴリ・データを含む場合がある。
【０００４】
この一連の情報の効率的かつ適時の使用は、リスト、テーブルまたは簡単なグラフなどの従来の手法を用いたのでは、もはや可能ではなくなっている。さらに、現在データが多量だと問題の多い工程である、多数の種類の実験データ（たとえば、遺伝子発現データに加えて蛋白質のアミノ酸配列）の同時的な検討によって、より価値ある仮説を求めることができることは明らかである。
【０００５】
データ分析用の可視化ベースのツールは、たとえば、非特許文献１〜５において論じられている。これらのツールは、主としてデータの特徴づけに焦点を合わせており、限定的なユーザ対話性を提供している。たとえば、ユーザはポインタで項目を選択することにより根本的な情報にアクセスできる。
【０００６】
しかし、これらのツールには重大な欠陥がある。現在のツールは特定のデータ・タイプ（たとえば、テキストまたは数値データ）を扱うことができるが、ユーザが統合的なデータ分析、マイニングおよび可視化のフレームワーク内における異種のデータ・タイプ（すなわち、テキスト、数値、カテゴリおよびシーケンスのデータ）と相互作用することは可能にしていない。さらに、これらのツールは、ユーザが、知識を得るために必要な方法で、異なった可視化表示の間で良好に相互作用することを可能にしていない。
【０００７】
したがって、必要とされているのは、ユーザが統合的なフレームワーク内における異種のデータ・タイプの情報を分析し、マイニングし、リンクし、可視化することを可能にするツールである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Nielson GM, Hagen H, Muller H, eds., (1997) Scientific Visualization, IEEE Computer Society, Los Alamitos
【非特許文献２】Becker RA, Cleveland WS (1987) Brushing Scatterplots, Technometrics 29:127-142
【非特許文献３】Clevelend WS (1993) Visualization Data, Hobart Press, Summit, NJ)
【非特許文献４】Bertin J (1983) Seminology of Graphics, University of Wisconsin Press, London
【非特許文献５】Cleveland WS (1993) Visualizing Data, Hobart Press, Summit, NJ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明に係るシステムおよび方法は、テキスト・データ、数値データ、カテゴリ・データまたはシーケンス・ストリング・データなどの異なった種類のデータを含む多量な情報を分析する際にユーザを補助する。かかるシステムおよび方法は、情報の相対的な内容およびコンテキストを判断して表示し、異種のデータ・タイプ間の関係を識別することで助けとなる。
【００１０】
より具体的には、かかる方法の１つは、異なったデータ・タイプのオブジェクトの内容を表す均一なデータ構造を定め、その均一なデータ構造において表すことができる様々な異なったデータ・タイプの異なったオブジェクトの属性を選択し、選択した属性に作用して均一なデータ構造に対応するオブジェクトの第１の表示を作成する。
【００１１】
データ・タイプは数値、シーケンス・ストリング、カテゴリおよびテキスト・データ・タイプを含むことができる。特定のオブジェクトの選択されていない属性の第２の表示を含み、選択されていない属性を特定の第１の表示と関連づけるインデックスを作成できる。第１および第２の表示はベクトル表示とすることができる。第１の組のオブジェクトと関連づけられた選択された第１の組の属性は、特定データ・タイプの第１の組のオブジェクト間における関係を判断するために用いることができ、選択された第１の組の属性と関連づけられた選択されていない属性は、選択された第１の組の属性によって代表されるオブジェクトを、選択された第２の組の属性によって代表される第２の組オブジェクトと相関させるために用いることができる。第１および第２の組のオブジェクトは、表示画面の第１および第２のウィンドウに表示することができ、選択されたオブジェクトに対応する第２の組のオブジェクトをハイライトすることができる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係る方法は、データ・セットの異なった可視化表示の間の関係を識別し、第１の組のオブジェクトの選択された属性について行う第１の種類の分析の第１のグラフィックな結果を表示することと、第２の組のオブジェクトの選択された属性について行う第２の種類の分析の第２のグラフィックな結果を表示することとを含む。第１のグラフィックな結果において表示される特定のオブジェクトを選択することができ、その特定のオブジェクトに対応する第２のグラフィックな結果によって表示される対応するオブジェクトをハイライトする。ハイライトすることは、第１のグラフィックな結果を作成するために用いられなかった属性に基づくことができる。
【００１３】
本発明は、データベースへの多数のクエリを選択すること、その多数のクエリに基づいてデータベース内のレコードを問い合わせること、選択することに基づいてインデクシングしたクエリ・マトリックスを作成することおよび、クエリに基づいてクエリ・マトリックスを分布させることを含む、データベースに対する多数のクエリの可視化のためのシステムおよび方法に関する。
【００１４】
本発明に係る別の方法は、レコードおよびそれらの対応する属性を対話的に表示し、第１のレコードに関連づけられた少なくとも２つの属性が一方の軸に沿って示されており、他方の軸に沿って属性の値が示されている、第１のレコードに関する第１の二次元チャートを生成することを含む。第１の二次元チャート上で第１のレコードを選択するユーザから入力を受け、別のビューに第１のレコードが示されているかどうかを判断するためにインデックスを分析する。第１のレコードが別のビューに示されている場合には、ユーザ入力に基づいてその別のビューにおいて第１のレコードの視覚的表現を修正する。
【００１５】
本発明に係る別の方法は、レコードおよびそれらの対応する属性を対話的に表示し、複数のレコードを描いた二次元散乱チャートを生成することを含む。二次元散乱チャートの一部に含まれる一群のレコードについて、二次元ライン・チャートを生成する。一群のレコードと関連づけられた少なくとも２つの属性を一方の軸に沿って示し、その少なくとも２つの属性のそれぞれに関する統計値を他方の軸に沿って示す。二次元ライン・チャートは、二次元散乱チャート上の一群のレコードの場所に基づいた、二次元散乱チャート上の場所に重ね合わせる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の実施形態に係るシステムまたは方法は、データ・タイプの間か、またはデータ上で行われた異なった動作の間の関係を識別する際に用いられる、テキスト・データ、数値データ、カテゴリ・データまたはシーケンス・ストリング・データなどの多量の異なったタイプのデータを分析する際に有用である。
また、クエリ・タイプにかかわらず、可視化表示は表示画面の対話型の領域に示されるので、ユーザは自分の好みに可視化表示を適合できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る可視化画面またはビューのブロック図である。
【図２ａ】本発明に係るコンピュータ・システムおよびプログラム・モジュールのブロック図である。
【図２ｂ】本発明に係るプログラム・モジュールのブロック図である。
【図２ｃ】本発明に係るプログラム・モジュールのブロック図である。
【図２ｄ】本発明に係るプログラム・モジュールのブロック図である。
【図２ｅ】本発明に係るプログラム・モジュールのブロック図である。
【図３】本発明に係るデータ・エディタと関連づけられた工程の流れ図である。
【図４ａ】本発明に係るデータ・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図４ｂ】本発明に係るデータ・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図５ａ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた工程の流れ図である。
【図５ｂ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた工程の流れ図である。
【図５ｃ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた工程の流れ図である。
【図５ｄ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた工程の流れ図である。
【図６ａ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｂ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｃ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｄ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｅ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｆ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｇ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｈ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｉ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｊ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｋ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｌ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図６ｍ】本発明に係るビュー・エディタと関連づけられた画面ショットである。
【図７ａ】本発明に係る分析処理モジュールと関連づけられた工程の流れ図である。
【図７ｂ】本発明に係る分析処理モジュールと関連づけられた工程の流れ図である。
【図８】本発明の実施形態に係るファイル・フォーマット例である。
【図９】本発明に係るクラスタリング工程の流れ図である。
【図１０】本発明に係る投影工程の流れ図である。
【図１１】本発明に係るメタ・データと共に用いられるプログラム・モジュールの動作を識別する表である。
【図１２】本発明に係る可視化リンク工程の流れ図である。
【図１３】二次元チャートを用いることにより情報を対話的に表示する、本発明に係る方法の流れ図である。
【図１４】本発明に係る二次元ライン・チャートを示した、代表的なユーザ・インターフェース画面である。
【図１５】本発明に係る二次元ポイント・チャートを示した、別の代表的なユーザ・インターフェース画面である。
【図１６】本発明に係るギャラクシー・ビューにリンクされた二次元ライン・チャートを示した、別の代表的ユーザ・インターフェース画面である。
【図１７】サマリー・ミニプロットを用いることにより情報を対話的に表示する、本発明に係る方法の流れ図である。
【図１８】ギャラクシー・ビューにおけるサマリー・ミニプロットの使用を示した、代表的なユーザ・インターフェース画面である。
【図１９】本発明による多重クエリ・ツール可視化の図である。
【図２０】多重クエリ・ツールを用いて可視化を作成する工程の図である。
【図２１】クエリの種類を設定するダイアログ・ボックスの図である。
【図２２Ａ】図２１に示したクエリの種類に関する例示的なパラメータ設定ダイアログ・ボックスの図である。
【図２２Ｂ】図２１に示したクエリの種類に関する例示的なパラメータ設定ダイアログ・ボックスの図である。
【図２２Ｃ】図２１に示したクエリの種類に関する例示的なパラメータ設定ダイアログ・ボックスの図である。
【図２３】本発明の態様によるクエリ・マトリックスの図である。
【図２４】レコードによってインデクシングした図２３のクエリ・マトリックスの可視化表示の図である。
【図２５】クラスタによってインデクシングした図２３のクエリ・マトリックスの可視化表示の図である。
【図２６】三次元ビューとしての可視化表示の図である。
【図２７】行対値の二次元散乱プロットの図である。
【図２８】サブメニューと関連づけられた、図１９の可視化表示のメニュー・バーの内容の図である。
【図２９】図１９の可視化表示と関連づけられたツール・バーの機能の例の図である。
【図３０Ａ】グリッドを有する可視化マトリックスのビューの図である。
【図３０Ｂ】グリッドを有していない可視化マトリックスのビューの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本明細書に援用されその一部を構成する付属の図面は、説明と共に発明の少なくとも１つの実施形態を図示しており、発明の利点および原理を説明するのに役立つ。
ここで、付属の図面に示した本発明の１つまたは複数の実施形態を詳細に参照する。同じまたは類似の部分に言及するために、図面および以下の説明の全体にわたって同じ参照番号を用いる。
【００１９】
Ａ．概要
本発明に係るシステムおよび方法は、異なった種類のデータを含む情報を分析し、異なったデータ・タイプ間の関係をユーザが発見することを可能にする相互作用の視覚フォーマットで、その情報をユーザに提供する際に有用である。かかる方法およびシステムは、データ・セットの要素を表すための高次元コンテキスト・ベクトル作成、近接マップにおけるオブジェクト間の関係を示す方法を含むデータ・セットの要素を表す可視化技術および、可視化表示と共通セットの対話ツールとをリンクすることを含むデータ・セット間の相互作用を含む。一実施形態において、データ・タイプにかかわらず、可視化および相互作用のための共通セットのツールの間における相互作用は、共通セットのファイル構造（またはデータベース）において、本明細書で説明しているように、メタ・データを維持することにより可能にされる。
【００２０】
本発明に係る方法およびシステムは、情報を表示するための様々な可視化ツールを含むことができる。データベースに対する多数のクエリを可視化するツールが設けられている。別の可視化ツールにおいて、１つのビューの二次元チャートの第１のレコードが第２のビューに示されている場合には、第１のレコードの視覚的表示をユーザ入力に基づいて第２のビューで修正する。別の可視化ツールにおいて、二次元ライン・チャートは、二次元散乱チャート上での一群のレコードの場所に基づく二次元散乱チャート上の場所で重ね合せる。本発明に係る他のツールは、本明細書中で説明する方法およびシステムと共に用いることができる。
【００２１】
本明細書中で用いているように、レコード（またはオブジェクト）とはデータ・セットの個々の要素を意味する。レコードと関連づけられた特性を、本明細書では一般的に属性と呼ぶ。レコードを含むデータ・セットは、一般的に以下のとおり処理する。第１に、レコードによって表される情報（テキスト、数値、カテゴリおよびシーケンス／ストリングのデータを含む）を電子的な形態で受け取る。第２に、レコードをレコード毎に高次元ベクトルを生成するために分析する。第３に、高次元ベクトルは、データ・セットの様々なレコード間でのクラスタリングなどの関係を識別するために、空間（すなわち座標系）においてグループ分けすることができる。第４に、観察目的のために高次元ベクトルを二次元表示に変換する。高次元ベクトルの二次元表示を、本明細書では一般的に「投影」と呼ぶ。第５に、図１の表示モニタ１００上の４つのビュー（１１０、１２０、１３０および１４０）によって示したように、投影はユーザ選択のオプションに応じて異なったフォーマットで見ることができる。
【００２２】
本発明に係るシステムおよび方法は、ユーザがビュー１１０のレコードを選択し、別のビューの対応するレコードをハイライトさせることを可能にする。たとえば、ビュー１１０の特定のレコードを選択することは、ビュー１２０および１３０において対応するレコード１２２および１３２をそれぞれハイライトさせる。ハイライトされたポイントは、同じレコード上で行われる異なった分析を表現することもできるし、レコードと関連づけられた異なったデータ・タイプを表現することもできる。
【００２３】
Ｂ．アーキテクチャ
図２ａは本発明に係るコンピュータ・システム２００を示している。本発明に係る方法を実施するために用いられるコンピュータ・プログラムは一般的にメモリ・ユニット２１０に設けられており、本発明の工程は、アプリケーション・プログラムまたはモジュールと共に中央演算装置（ＣＰＵ）２８０を使用することを介して実行される。メモリ・ユニット２１０が、リードオンリー・メモリ、ランダム・アクセス・メモリおよびコンピュータ・システムに用いられる他のメモリ要素を代表していることを当業者は理解するであろう。単純化のために、アドレス・バッファや他の標準的制御回路などのコンピュータ・システムの多くのコンポーネントは図示していないが、これらの要素は当該技術分野においてよく知られている。
【００２４】
メモリ・ユニット２１０は、本発明と関連づけられた工程を実行する際に用いられるデータベース、テーブルおよびファイルを含む。ＣＰＵ２８０は、コンピュータ・ソフトウエアおよびオペレーティング・システムと結合して、コンピュータ・システムの動作を制御する。メモリ・ユニット２１０、ＣＰＵ２８０およびコンピュータ・システムの他のコンポーネントはバス２８４を介して連絡する。本発明の工程から生ずるデータまたは信号は、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２９０を介してコンピュータ・システムから出力される。
【００２５】
本発明に係る方法およびシステムによって用いられるコンピュータ・プログラム・モジュールおよびデータは、可視化セットアップ・プログラム２１２、処理プログラム２２０、メタ・データ・ファイル２３０、対話型グラフィックおよびツール・プログラム２４０およびアプリケーション・インターフェース２５０を含む。可視化セットアップ・プログラム２１２は、ユーザによって識別されたレコードの集合に用いられる名称を決定し、レコードと関連づけられたファイルを読むために用いられるフォーマットを決定し、レコードを記憶しインデクシングするためのフォーマッティングの取り決めを特定し、レコードの分析および観察に用いられるパラメータを決定する。処理プログラム２２０は、識別されたレコードの生データをメタ・データに変換し、メタ・データは対話型可視化ツールによって用いられる。メタ・データ・ファイル２３０は、統計的特徴の抽出、ｎ空間表現、クラスタリングおよびインデクシングならびに、異なったビューを構築しそれらの間で相互作用するために用いられる他の情報を含む。対話型グラフィックおよびツール・プログラム２４０は、ユーザが、レコード間の関係を識別するために、様々なビューを検索してそれらと相互作用することを可能にする。アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）２５０は、コンポーネント２１２、２２０、２３０および２４０が、分析および視覚的表示に用いるために、必要に応じて情報を交換し連結する。
【００２６】
可視化セットアップ・プログラム２１２は、データ・セット・エディタ２１４およびビュー・エディタ２１６をさらに含む。処理プログラム２２０は、ベクトル・プログラム２２２、クラスタ・プログラム２２４および投影プログラム２２６をさらに含む。メタ・データ・ファイル２３０はデータベースおよびファイルのサブセット２６０である。
【００２７】
データ・セット・エディタ２１２は、分析されるレコードの集合（すなわち、データ・セット）をユーザが定義することを可能にし、データ・タイプを識別し、データ・セットのデータを編成する際に用いるディレクトリを作成する。ビュー・エディタ２１６は、対話型ツールおよびグラフィックによる観察のために、ユーザの生データをセットアップする。ベクトル・プログラム２２２は、データ・セットのレコードの属性を表す高次元のコンテキスト・ベクトルを作成する。クラスタ・プログラム２２４は、ユーザが関係を視覚的に判断することを可能にするために、所与の空間（クラスタ）において互いに近い関連するレコードをグループ分けする。投影プログラム２２６は、データ・セットのレコードの高次元表現を、表示に用いられる二次元または三次元表現に転換する。データベースおよびファイル２６０は、メタ・データ２３０などの、本発明と共に用いられるデータを含む。
【００２８】
Ｃ．アーキテクチャ動作
１．データ収集（データ・セット・エディタ）
図３は、データ・セット・エディタ２１２によって行われる、選択されたデータ・セットのフォーマッティングを定義し可能にするために行われる工程の実施を示している。それに続く分析のためのソースとして用いられるデータ・ファイルを要求する（ステップ３０２）。ファイル名、データ・タイプおよびディレクトリの場所を入力した後に（ステップ３０４）、工程はユーザによって示されたデータ・タイプを判断して確認する（ステップ３１０）。確認工程はまず、ソース・データ・ファイルのデータが共通シーケンス・データ・フォーマットであるかどうかを判断する（ステップ３１２）。データが共通シーケンス・データ・フォーマットの１つでない場合には、工程はデータが数値、カテゴリ、シーケンスまたはテキストからなるデータのアレイであるかどうかを判断する（ステップ３１４）。データがデータ・アレイでない場合には、工程はデータにテキストがないかどうかを判断する（ステップ３１６）。データにテキストがある場合には（ステップ３１６）、エラー・メッセージを発する（ステップ３２０）。
【００２９】
確認工程が、データがゲノム・シーケンス・データなどのシーケンス・データであると判断した場合には（ステップ３１２）、工程は、シーケンス・データがＦａｓｔＡファイル・フォーマットであるかどうかを判断するか（ステップ３２２）、またはシーケンス・データがＳｗｉｓｓＰｒｏｔファイル・フォーマットであるかどうかを判断する（ステップ３２４）。ＦａｓｔＡ入力ファイルの例を添付Ｂに示した。処理シーケンス・データと関連づけられた動作およびデータは、Jeffery Saffer他によって本願と同日に出願された「Method and Apparatus for Extracting Attributes from Sequence Strings and Biopolymer Materials」という名称の、米国特許出願第        号に、より詳細に論じられている。シーケンス・データがこれらのフォーマットの１つでない場合には、エラー・メッセージを発する（ステップ３２０）。しかし、データがＦａｓｔＡファイルであるか（ステップ３２２）またはＳｗｉｓｓＰｒｏｔファイルである（３２４）場合には、本明細書で述べる適切なフォーマットおよび区切りが、個々のＦａｓｔＡファイルまたはＳｗｉｓｓＰｒｏｔファイルについて用いられるものと判断する（ステップ３３０）。データ・タイプに関する適切なフォーマット／区切りを判断した後に（ステップ３３０）、対応するフォーマット・ファイル／レコード区切りを確立する（ステップ３４０）。フォーマット・ファイル／レコード区切りは、ファイルを記録する有効なフォーマットを特定して、以下で述べるようにデータ・セットのその後の処理に用いられるメタ・データ・ファイルを識別する。
【００３０】
データ・セットと関連づけられたメタ・データ・ファイルを格納するために、ファイル・ディレクトリ３６０を作成する（ステップ３５０）。ファイル・ディレクトリ３６０は、文書カタログ・ファイル（ＤＣＡＴ）３６２およびデータ・セット特性ファイル３６４を含む。ＤＣＡＴファイル３６２はデータ・セットの全てのレコードに関するマスタ・インデックスとして用いる。ＤＣＡＴファイルに記憶されたインデックスは、データ・セットについて選択された様々なビューと関連づけられた情報を統合するために用いる。たとえば、ＤＣＡＴファイル３６２はデータ・セットの全てのデータを特定のビューと関連づけるインデックスを含むが、ビューを作成するためにはデータ・セットのサブセットのみを用いる。特性ファイル３６４も作成してファイル・ディレクトリ内に格納するが、これはデータ・ファイルの種類（コーパス・タイプ）、ソース・ファイルの数および全パス（場所）、使用するフォーマットおよび作成するデータを含む、ビューのためのソース・データ・ファイルに関する情報を含む。また、特性ファイルは、それに続く処理済みのビューが常駐するサブディレクトリを含む、それらのビューを監視する。特性ファイルの例は添付Ａに示した。
【００３１】
図４ａおよび図４ｂは、データ・セット・エディタ２１２を用いてユーザが新しいデータ・セット（すなわち、レコードの集合）を定義するために、表示モニタ上に表示される例示的な画面ショットを示している。ユーザはデータ・セット・エディタ２１２を用いてデータ・セットに名前を付け定義する。データ・セット・エディタが選択されると、データ・セットと関連づけられたオプションまたはパラメータを定義する際に用いるために、グラフィカル・インターフェース・スクリーン４００をユーザに対して表示する。たとえば、ユーザがソース・タブ４１０を選択したときにグラフィカル・ユーザ・インターフェース４００をユーザに対して表示する。
【００３２】
ユーザはフィールド４１２にデータ・セットの名前を入力することができ、アレイ・データ、蛋白質またはクヌレオチドのアミノ酸配列またはテキストなどの、選択オプション４１４によって示されるように、データ・セット・タイプを指定できる。このデータ・セットのソースは、ディレクトリおよびサブディレクトリの明細４２０によって示されているように、フィールド４１８で指定することができる。ユーザは、データ・セット・ソースの名前によって示された機能を遂行するために、付加、観察または削除のオプション４２４を選択できる。ユーザはオプション４２６によって示されているようにデータを保存し、オプション４２８によって示されたように新しい観察を続ける。
【００３３】
フォーマット・タブ４４０を選択することにより、ユーザは、ソース・ファイル内に含まれるフィールドがフィールド区切りオプション４４２の選択によってどのように区切られるかを指定できる。図示したフィールド区切りオプションは、コロン、カンマ、スペース、タブまたはユーザ定義の区切りによってフィールドを区切るオプションを含む。
【００３４】
２．分析およびビュー・セットアップ（ビュー・エディタ）
図５ａは、ビュー・エディタ２１６によって行われる、データ・セットに関する分析または観察の種類を定義するときにパラメータを作成するのに用いる工程の実施を示している。ユーザは、ソース・ファイル・タブ６０４、フォーマット・タブ６１０、作成タブ６３０、処理タブ６６０、クラスタリング・タブ６８０および投影タブ６９０をそれぞれ示す、図６ａに図示したグラフィカル・インターフェースを用いてこの情報を入力できる。
【００３５】
ユーザはまず、ビューに名前をつけるように要求され（ステップ５１０）、ソース・ファイルのディレクトリの場所を識別するようにも要求される（ステップ５２０）。ユーザはソース・データのフォーマットを指定するように要求される（ステップ５３０）。図６は、フォーマット・タブ６１０が選択されたときに、ユーザに対して表示されるオプションを示した画面表示である。ユーザは、フォーマット・ファイル・フィールド６１０に、ｍｅｄｌｉｎｅ  ３１.ｆｍｔなどの、ビューをフォーマッティングするために用いるファイルを提供することができる。ユーザは、フィールド６１４に示されたデフォールトのテキスト・ストップ・ファイルなどのストップ・ワード・ファイルを指定することもできる。このストップ・ワード・ファイルは、分析中にテキスト・エンジンが無視する単語のリストである。ユーザは、フィールド６１６に示されたｄｅｆａｕｌｔ．ｐｕｎｃファイルによって示されたファイルのデフォールトのパンクチュエーションを指定するためにファイルを入力できる。パンクチュエーション・ファイルは、アルファベットでない文字をどのように扱うかをテキスト・エンジンに伝えることができる。要求されたファイルのそれぞれについて、ユーザはシステムによって指定されたデフォールトのファイルを用いるか、別のファイルを選択することができる。ユーザは。選択オプション６２０または観察オプション６２２を選択することにより、図６ｂのフォーマット画面のファイルの何れかを選択するか観察することができる。
【００３６】
ユーザは、表示パラメータを提供することも要求される（ステップ５４０）。ステップ５４０と関連づけられた工程を、図５ｂにおいてより詳細に論ずる。ユーザは、ビューを構成する際に用いるベクトル作成、クラスタおよび投影のパラメータを指定することができる（それぞれ、ステップ５５０、５６０および５７０）。投影パラメータはクラスタ結束性、クラスタ範囲およびクラスタの広がりを含む。ベクトル作成およびパラメータ・クラスタリングの工程は、図５ｃおよび図５ｄにおいてそれぞれより詳細に論ずる。
【００３７】
図５ｂを参照して、ビュー・エディタ工程を論ずる。ビュー・エディタはまず、データがシーケンス・データであるかどうかを評価することにより（ステップ５４２）、データ・タイプをチェックする（ステップ５４１）。データがシーケンス・データである場合には、ｎグラムの数および長さ、ＳＥＧパラメータ、代替フィルタ値およびモチーフ・パターン・ファイル・パラメータを要求する（ステップ５４４）など、シーケンス特定の作成情報を要求する（ステップ５４３）。データがシーケンス・データでない場合には（ステップ５４２）、工程はデータが数値データかどうかを判断する（ステップ５４５）。データが数値データではない場合に、テキスト情報に関して前処理または作成情報は必要ではない（ステップ５４６）。データが数値データである場合に、数値データおよび作成情報をユーザに要求する（ステップ５４７）表示画面が表示される。数値作成データの要求は、列／行の明細、演算セットおよびクラスタリング領域を含むことができる（ステップ５４８）。
【００３８】
図５ｃは、ビュー・エディタ２１６（図２）内でベクトル作成パラメータを収集することと関連づけられた工程の実施を示している。ビュー・エディタ２１６はまずデータ・タイプをチェックする（ステップ５５１）。データがシーケンス・データである場合に（ステップ５５２）、特定のデータ・セットについてシーケンス特定のテキスト・エンジン・パラメータを要求するか入手する（ステップ５５３）。要求されたテキスト・エンジン・パラメータは、トピック数／クロス・ターム、トピック性の設定、使用関連ｔ／ｆパラメータ、関連づけられたマトリックス閾値パラメータおよびレコード・フィルタ範囲を含むことができる（ステップ５５４）。
【００３９】
データがシーケンス・データでない場合に（ステップ５５２）、ビュー・エディタはデータがテキスト・データかどうかを判断する（ステップ５５５）。データがテキスト・データである場合には、上記のテキスト・エンジン・パラメータなどの（ステップ５５４）、テキスト特定のテキスト・エンジン・パラメータをユーザに要求する（ステップ５５６）。データがテキスト・データでない場合に（ステップ５５５）、ユーザ指定のパラメータは必要とはされず、デフォールト・パラメータを用いることができる（ステップ５５７）。所望であれば、テキスト・エンジン・パラメータを用いることができる（ステップ５５４）。
【００４０】
図５ｄはクラスタリング・パラメータを指定する工程の実施を示している。当業者に知られているｋ−ｍｅａｎｓや階層的クラスタリングなどの多様な種類のクラスタリングを用いることができる。ビュー・エディタ２１６は、ユーザがクラスタリングの選択を指定するためにユーザに表示画面を提供する（ステップ５６１）。この工程はｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングが選択されたかどうかを判断する（ステップ５６２）。ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングが要求された場合には（ステップ５６２）、クラスタ数、反復回数、クラスタ・シード方法または、相関順序が用いられるかどうかなどの（ステップ５６４）、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング・パラメータをユーザに要求するか入手する（ステップ５６３）。ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングが要求されない場合には（ステップ５６２）、工程はユーザが階層的クラスタリングを望んでいるかどうかを判断し（ステップ５６５）、階層的クラスタリング・パラメータを表示するか入手する（ステップ５６６）。階層的クラスタリング・パラメータは、用いられるクラスタ数またはクラスタ干渉値を判断することを含むことができ、ユーザがクラスタについて相関順序を望んでいるかどうかを判断できる（ステップ５６７）。階層的クラスタリングが望まれていない場合には（ステップ５６５）、パラメータを要求しない（ステップ５６８）。
【００４１】
図６ｃを参照すると、作成タブ６３０が選択されたときに、ユーザにデータ指定オプション６３２、動作設定オプション６４０およびクラスタリング選択オプション６５０が提示されている。ユーザはフィールド６３４に列の値を入力できる。指定されたデータ・セットについて、ユーザは、データ・タイプ６３５を選択することによって、数値データ、カテゴリ・データ、シーケンス・データまたはテキスト・データなどのデータの種類を識別することができる。ユーザは、データ・タイプが記入された列６３６を指定し、フィールド名６３７の下で示された特定のデータに関するフィールド名を指定できる。提供されるフィールド名および列に関するデータの種類を指定するために、予め定義した選択フィールド６３８を用いることができる。
【００４２】
ユーザは、数値データについて任意の回数の数学的操作を行うことができる（データの１回または複数回の操作または変換を演算セットと呼ぶ）。これらのオプションは、様々な対数演算、データ正規化方法、欠落データ・ポイントのファイリング方法および全ての代数関数を含む。図６ｄを参照すると、たとえば、各数値データ項目に関する逆数または値を要求することができ、次いでその逆数に関する対数を得て、演算セット１と呼ばれる新しいフィールド６４２を作成することができる。
【００４３】
図６ｅは、クラスタリング選択タブ６５０が選択された場合に表示される画面を示している。ユーザには、クラスタリング演算を適用できる一連のフィールド／トレンチ・フォーム６５２が提示される。図示した例においては、演算セット１または数値フィールド名１をクラスタリングのために選択できる。
【００４４】
図６ｆを参照すると、シーケンスについて、ユーザはモチーフ／ｎグラム、複雑性フィルタリング、排除および選択するアミノ酸置換オプションを持つことができる。シーケンス・データに関する演算は、本願と同時に出願され、参照することにより本明細書に明示的に一体化した「Method and Apparatus for Extracting Attributes form Sequence Strings and Biopolymer Materials」という名称の米国特許出願でより詳細に論じられている。ユーザが、機能的または構造的なモチーフの発生に基づいてシーケンスを高次元ベクトルとして表現したい場合には、それらのモチーフを定義するファイルを指定する。ユーザは、各モチーフの発生回数に基づいてそのベクトルを得ることができるか、所望であれば、単一のモチーフ出力オプションをチェックすることにより、バイナリ・フォーマット（モチーフがあるかないか）に基づいてベクトルを得ることができる。代替的または付加的に、ユーザは作成される重複ｎグラムの任意の組合せを指定して、フィールド６５４にシーケンスを表示することができる。ユーザは、シーケンス内の発生回数に基づいて、ｎグラムを含めるべきかどうかを指定するオプションも有する。モチーフのオプションもｎグラムのオプションも選択されない場合には、プログラムはシーケンス・レコードと関連づけられたテキスト（たとえば、注釈）を分析する。複雑性フィルタリング・オプションは、ユーザに、たとえばパブリック・ドメイン・ツールＳＥＧを用いて、シーケンス全体を含めるか、低いか高い複雑性の領域を抹消する能力を提供する。ユーザは、たとえば、除外インターフェースにおいてオプションを選択することにより、たとえば、シーケンス長またはタイトルに基づいて、除外すべき特定のレコードを指定することもできる。最後に、アミノ酸置換インターフェースにおいてアミノ酸またはヌクレオチドの置換を定義することができる。
【００４５】
図６ｇを参照すると、データを処理するためにユーザに提供されるオプションが示されている。ユーザは、スライディング・スケールを用いて、関連づけフィールド６７２によって示されたように、関連づけに与える大きさまたは重みを指定することができる。ユーザは、用いられるトピックの数をフィールド６７４に入力できる。トピックはベクトルを説明する特徴である。テキストについて、これらはレコードの主題の内容を最もよく説明する用語であり、シーケンスについては、トピックは１つのシーケンスを別のシーケンスから最もよく区別するｎグラムの用語である。ユーザは、フィールド６７６に示されたように、要求された数のクロス・タームを指定できる。クロス・タームはトピックではない用語である。ユーザは、トピックとして識別される前に、レコードにトピックが現れる回数を指定でき、上限はフィールド６７８ａおよび６７８ｂに含めかつ示すことができる。フィールド６７９ａおよび６７９ｂにおいて、ユーザは、フィールド６７９ａに下限を指定しフィールド６７９ｂに上限を指定することにより、それらの用語が他の文書に現れなければならない回数を指定できる。これらのフィールドは処理のためのフィルタリング・フィールドとして用いる。図６ｇのトピック性方法は「用語の数によって設定を指定する」である。
【００４６】
図６ｈを参照すると、処理オプションのためのトピック性方法が「閾値によって設定を指定する」として指定されている。ユーザはスライディング・スケール・フィールド６８０を用いて、必要とされる関連づけの数を指定できる。ユーザは、フィールド６８２および６８４によってそれぞれ示されているように、トピックの重みに関する最小のトピック性およびクロス・タームに関する最小のトピック性を識別する、スライディング・スケール入力を用いることができる。ユーザは、フィールド６８６ａ、６８６ｂ、６８８ａおよび６８８ｂによって示されているように、出現の回数を定義する上限および下限を指定して、トピックおよびクロス・タームに関する識別をトリガすることができる。
【００４７】
図６ｉを参照すると、ユーザは、図示された表示画面に全て示されているビューの設定を自動的に計算するトピック性方法を指定できる。ユーザは、フィールド６８９によって示されているように、関連づけの重みを指定するスライディング・スケール選択フィールドを用いることができる。図６ｊを参照すると、ユーザは、ローカルなトピックを強調した設定を自動的に計算するトピック性方法に関する関連づけの重みを指定できる。
【００４８】
図６ｋを参照すると、クラスタリング・タブ６９０を選択したときに、ユーザは階層的またはｋ−ｍｅａｎｓなどのクラスタリング方法を指定できる。階層的クラスタリングが選択されると、ユーザは干渉性に基づいてクラスタを計算するオプションを選択できる。ユーザはクラスタ数およびクラスタ干渉性を示すことができる。ユーザはクラスタリングの後の順序を相関させるかどうかも選択できる。
【００４９】
図６ｌを参照すると、ｋ−ｍｅａｎｓのパラメータを指定するために用いるグラフィカル・インターフェースが示されている。ユーザはｋ−ｍｅａｎｓに用いられるクラスタ数または反復回数を指定できる。ｋ−ｍｅａｎｓが用いられるときに、ユーザはランダム・シーディングを用いることや次元的シーディングを用いることなどの、クラスタ・シーディング・パラメータを選択できる。シーディングは、コンピュータの内部クロック（システム・タイム）を用いて乱数発生をシードすることによっても発生し得る。あるいは、ユーザは乱数発生シードに関する値を指定できる。
【００５０】
図６ｍを参照すると、ユーザは、投影タブ６９５を選択することにより、使用する投影の種類を選択できる。ユーザはクラスタ干渉性、クラスタ範囲またはクラスタの広がりを選択できる。これらのオプションの何れかを選択すると、ユーザは、オプションのそれぞれに関する重みづけスケールを用いて、各投影オプションと関連づけられる重みを識別できる。
【００５１】
３．共通フォーマッティング、ベクトル作成およびインデックス作成
図２ｂは本発明に係るベクトル作成エンジンを示している。実施に際して、ベクトル作成プログラム２２２は数値エンジン２２２ａおよびテキスト・エンジン２２２ｂを含む。
【００５２】
図７ａを参照すると、処理プログラムによって行われる一般的工程が論じられている。シーケンス・データなどの特定の種類のデータは、データがテキスト・エンジン内に入力される前に事前処理する（ステップ７０２）。シーケンス・データは、高次元コンテキスト・ベクトルを生成するテキスト・エンジンに受け入れられる形式に変更する。
【００５３】
高次元コンテキスト・ベクトルは、ビューに用いられるオブジェクトまたはレコードの属性に基づいて作成し、その特定のビューに対応するベクトル・インデックスを作成して、データ・セットと関連づけられたベクトル・ファイル内に格納する（ステップ７０６）。ベクトルは、ベクトル・ファイルからの情報に基づいて、既知のクラスタリング・プログラムを用いてクラスタリングする（ステップ７０８）。以下で述べるクラスタ割当ファイル（.hcls）を作成する（ステップ７０８）。クラスタリングされたベクトルの二次元投影を作成するために、レコードの二次元座標および重心を計算する（ステップ７１０）。各文書について二次元座標ファイル（.docpt）を作成する。
【００５４】
ｉ．ベクトル作成およびフォーマッティング
本明細書において論ずる可視化表示は、データの高次元コンテキスト・ベクトル表現に基づく。そのため、各種類のデータはその方法で表現される。完全に数値的なデータについては、ベクトル表現は単に各レコード属性に関連づけられた値にすぎない。カテゴリ・データについては、ベクトル表現は、カテゴリ値または値の間の距離を数として翻訳する任意の方法に基づくことができる。テキスト・データについては、ベクトル表現は、当業者に知られた潜在的意味インデクシングによって、または、１９９６年９月１３日出願の「System for Information Discovery」という名称の米国特許出願第０８／７１３，３１３号において説明されているような、関連する方法によって得ることができる。シーケンス・データについては、コンテキスト・ベクトルは、シーケンスの数値的属性またはカテゴリ属性の任意の組合せから、または、本明細書で説明する方法によって得ることができる。また、当業者であるユーザは、各レコードについて作成されたベクトルを単一のデータ・タイプから作成しなくてもよいことを理解するであろう。むしろ、ベクトルは、混合された数値データおよびテキスト・データなどの混合モードのデータから作成できる。
【００５５】
データ・タイプの各レコードについて高次元ベクトルを作成するだけでなく、後の工程がデータにアクセスできるように、共通の方法を用いてレコードに関するその情報およびそれらのベクトルを格納する。本発明に係る方法は、一連の計算ステップ（まとめて数値エンジンと呼ぶ）のみまたは、テキスト・エンジンと呼ぶ別の一連の計算ステップと結合した行為を通して、一群のメタ・データ・ファイルを作成する。アクセス速度および格納の簡便さを理由として、作成されたファイルはバイナリである。ベクトル作成中に作成されるファイルを以下でより詳細に論ずる。
【００５６】
別段の注記がない限り、以下で論ずるファイルは以下の特性を有する。（１）ファイルはバイナリであり、分析のために設けたディレクトリ内にある。（２）ＩＤおよび位置は０ベースである。（３）用語は小文字に変換して、辞書の昇順で列挙する。（４）レコードＩＤは昇順で列挙する。（５）インデックス・ファイル（.<x<_index）は、それらがインデクシングしているファイルに書き込まれるレコードの累積カウントを含む（.<x>）。この累積カウントは、現在のレコードおよび以前の全てのレコードに関するものである。この累積カウントは次のレコードのレコード番号に相当する。（６）サンマイクロシステム・オペレーティング・システムにおける内部数値表現は次のとおりである。
TermID (４バイト）
Termcount（４）
DocID （４）
DocCount （４）
streampos （４）
double （８）
【００５７】
ここで示した例は関連する情報のフラット・ファイル格納に言及しているが、当業者は、データベースも同様にメタ・データを格納し検索する方法としての役割を果たし得ることを理解するであろう。
【００５８】
ベクトル作成中に作成されるファイルは次のとおりである。
.dcat （文書カタログ）
ソース・ファイル中のレコード数
レコード毎（ライン番号２がレコードＩＤである）
ソース・ファイルＩＤ
ソース・ファイルと合わせた開始バイト
レコードの長さ（バイト）
.tl （タイトル・ファイル）
各レコード（ライン番号１がレコードＩＤ）
タイトル・フィールド
.docv （ベクトル・ファイル）
ビュー内のレコード数
ベクトルに関する次元数（＝トピック数）
レコード毎
次元毎
座標値（フロート）
【００５９】
ｉｉ．可視化およびフォーマッティング
可視化方法はレコード表示の場所を監視し、オブジェクト指向の設計を用いることができる。高次元データで特に効果的である可視化表示の１つのタイプは、近接マップまたはギャラクシー・ビューである。この可視化表示および関連する可視化表示は、高次元空間でレコードをグループ分けし（クラスタリング）、高次元空間におけるオブジェクトの配置を二次元または三次元に投影する（投影）方法を利用することができる。
【００６０】
クラスタリングは、分割方法（ｋ−ｍｅａｎｓなど）または階層的方法（完全リンクなど）を含む多数の方法の何れかで行うことができる。これらのタイプの方法の何れも、本発明と共に用いることができる。異なった方法にもかかわらず、クラスタリングを実行する計算工程は、元のデータ・タイプに関係なく、選択された可視化方法がクラスタリング情報にアクセスすることを可能にする、メタ・ファイルの共通のセットを作成する。
【００６１】
クラスタ分析中に作成されるファイルは次のとおりである。
.hcls （クラスタ割当ファイル）
このファイルは、レコード毎のクラスタへの割当を含む。ファイルの形式は次のとおりである。
総クラスタ数
クラスタ毎（相関順序で）
クラスタＩＤ
クラスタに割り当てられたレコード・ベクトルの平均を利用することにより決定されるクラスタ・ベクトル
クラスタ内のレコード数
クラスタに割り当てられたレコードのレコードＩＤ
【００６２】
.hclsファイルは、作成した後に、相関順序で（ユーザ定義オプション）ソートし直すことができる。
【００６３】
【表１】
2010282655.tif 000003
【００６４】
ｉｉｉ．投影およびフォーマティング
投影も、たとえば、多次元スケーリングなどの任意の数の方法によって行うことができる。クラスタ分析と同様に、本発明と共に用いる特定の投影方法が必要ではない。しかし、クラスタリングのように、可視化動作が元のデータ・タイプから独立したデータを検索できるように、その投影の結果は共通形式で格納する。
【００６５】
高次元空間から二次元または三次元への投影中に作成されるファイルは次のとおりである。
.clust （クラスタ重心に関する二次元座標）
このファイルは、クラスタ重心をギャラクシー・ビューに置くための二次元座標を含む。クラスタ毎に、ファイルの一本のラインは以下を含む。
クラスタＩＤ
Ｘ座標
Ｙ座標
【００６６】
【表２】
2010282655.tif 000004
【００６７】
.docpt （個々のレコードに関する二次元座標）
このファイルは、レコードをギャラクシーに置くための二次元座標を含む。
レコード毎に、ファイルの一本のラインは以下を含む。
レコードＩＤ
Ｘ座標
Ｙ座標
レコードが属するクラスタＩＤ
【００６８】
【表３】
2010282655.tif 000005
【００６９】
.clusterファイルおよび.docptファイルにおけるＸおよびＹ座標は、０から１までの数（１を含む）によって表されることに留意されたい。また、類似のファイル構造が三次元投影に用いられることにも留意されたい。
【００７０】
ｉｖ．データ・リンクおよびフォーマッティング
本発明は全ての可視化表示およびデータ・タイプ（テキスト、カテゴリ、数値またはシーケンス）間のリンクを可能にすることが有利である。以前の方法では、異なった属性または可視化表示を用いて、可視化された同じデータのビューの間のリンクを可能にしていた。可視化表示を作成するのに用いる属性に加えて、データ・レコード毎に他の属性または記述子がリンクされ、相互作用に容易に利用可能である。これらの相互作用はデータ・タイプの何れでも可能である。すなわち、レコードに関連した付加的属性ならびに、ベクトル作成に用いられるものが、データ・タイプに関係なく等しく利用可能である。これは、数値エンジンまたはテキスト・エンジンによって作成された共通セットのファイルまたはデータベース構造の使用を通して達成される。これらのファイルは、それ自体がデータ・タイプの何れにもなり得る各レコード属性に関する情報を格納する。これらのファイルは、データの初期処理の間に作成され、採用される特定の可視化方法から独立している。これらのファイルは、ＡＰＩを介して任意の可視化表示または対話型ツールがアドレス指定できる共通フレームワークを提供する。
【００７１】
ビューを作成する際に用いられないデータなどの補助的データを格納し管理するために作成されるファイルは次のとおりである。
.headings （マトリックス・アレイのみを介して入力されるデータに用いる）
レコード毎（ライン番号１がレコードＩＤである）
列見出しの名前
.vocab （テキスト）
ビュー内の用語毎
用語（すなわち、単語）
.vocab_index
ビュー内の用語毎
.vocabに書き込まれた文字の累積数（〓n'sを含む）
.field_off
レコード毎
フォーマット・ファイルで定義されたフィールド毎
レコードの開始からのフィールドの開始位置（バイト）およびフィールド内のバイト数
.corrv
フォーマット・ファイルで定義された各相関可能フィールド
フィールドの固有の値の数
フィールドの固有の値毎
固有の値を含むレコードの数
値を含むレコードのレコードＩＤ
.ifi （逆ファイル・インデックス）
ビュー内の用語毎
その用語を含むレコード毎
文書ＩＤ
レコード内の用語の頻度
.ifi_index
ビュー内の用語毎
.ifiに書き込まれたレコードの累積数
.docterm （文書用語ファイル）
レコード毎
レコード内の用語毎
用語ＩＤ
レコード内の用語の頻度
.docterm_index
レコード毎
.doctermに書き込まれたレコードの累積数
.topic （トピック・ファイル）
トピック数
トピックに関する最小トピック性
トピックを含む文書の最小数
トピックを含む文書の最大数
クロス・タームの数
クロス・タームに関する最小トピック性
クロス・タームを含む文書の最小数
クロス・タームを含む文書の最大数
主要用語毎（トピックまたはクロス・ターム）
用語ＩＤ
トピック性
用語を含む文書数
用語の強さ（４バイト；０＝ＭＩＮＯＲ＿ＴＥＲＭ、１＝ＣＲＯＳＳ＿ＴＥＲＭ、２＝ＴＯＰＩＣ＿ＴＥＲＭ）
.rel （関連づけマトリックス・ファイル）
主要用語の数
トピックの数
条件付き修正
主要用語毎
トピック毎
主要用語のトピックに対する関連値（値は４ビットとして符号化されて、バイトにパックされる）
必要に応じて、主要用語に関する最後のバイトをパッドする４個のゼロ・ビット
【００７２】
上記ファイルのそれぞれにおいて、「用語（terms）」とはテキストの用語を指し、「トピック」とは、統計的分析によってテキストの主題の意味を伝える可能性が最も高いものと見なされるテキスト用語を指し、「クロス・ターム」とは、テキスト・コンテンツの何らかの有意な説明を提供するがトピックではないテキスト用語を指す。１９９６年９月１３日出願の、「System for Information Discovery」という名称の米国特許出願第０８／７１３，３１３号は、トピックおよびクロス・タームをより詳細に論じている。
【００７３】
バイナリ・ファイルの多くが対になっており、第１のファイルは情報を保持し、第２のファイルは第１のファイルへのアクセスの容易なインデックスを提供する。たとえば、逆ファイル・インデックスは.ifiファイルおよび.ifi_indexファイルからなる。各インデックスは、データ・ファイル内のレコードの累積数のリストである。
【００７４】
これらのファイルは一体となって、各レコード内のキーワードの分布およびそれらのキーワードの同時発生を含む各記録と関連づけられたテキスト情報のインデクシングおよびその情報へのアクセスを提供する。さらに、これらのファイルは、値の分布を含む全てのカテゴリ・データのカタログを提供する。実際のベクトル表示において用いられない数値属性については、様々なビューの間で相互作用を確立するためにこの種の補助的情報も容易に利用可能になるように、.docvフォーマットを用いて付加的ファイルを作成する。
【００７５】
上記の一連の共通ファイルを作成することに関連づけられた工程を図７ｂに示す。図７ｂを参照すると、テキスト・エンジン（７３０）が、テキスト・フィールドまたはカテゴリ・フィールドと関連づけられたファイルを作成する。テキスト・エンジンに期待される入力（ブロック７３０）は、タグ付きのフォーマット済みファイルである。テキスト・データ・セットについては、入力は入力用の元のフォーマットか、レコード・タイトルなどの、特別な情報と共に各レコードの初めおよび終わりを識別する処理ステップの結果である。テキスト・エンジンへの元の入力ファイルの例を付記Ｃに示す。
【００７６】
一般的に用いられるフォーマットＦＡＳＴＡ（７２０）またはＳｗｉｓｓＰｒｏｔ（７２２）におけるシーケンス・データについて、ソフトウエア・モジュール（７２４）は、ベクトル表示（７２６）のために作成された当初の入力およびメタ・データを表す一連のフィールドを含むように、入力ファイルを再フォーマットする。シーケンス・データの再フォーマッティングおよび処理は、本願と同時に出願され、参照により本明細書に援用される、「Method and Apparatus for Extracting Attributes from Sequence Strings and Biopolymer Materials」という名称の米国特許出願において、より詳細に論じられている。一旦、このタグ付きのフォーマットにおいて（７２６）、テキスト・エンジン（７３０）は全ての必要なメタ・データ・ファイルを作成することができる。
【００７７】
数値データまたは、データ・マトリックスで表示されたあらゆる他のデータ、（７５０）は、数値エンジン（７５２）で受け取られる。入力ファイル中のデータは、タブ区切りするか、任意の他の区切り符号を用いることができる。数値エンジン（７５２）は、テキスト・エンジンの代わりにデータ・マトリックスに示されたデータに関するレコード・ベクトルを作成する。数値列に加えて、ユーザは、テキスト、シーケンスまたはカテゴリ情報あるいは、作成されるベクトルに用いられない付加的な数値データを含むことができる、テーブル内の他の列を指定できる。通常、テーブルの各行はレコードになるが、ユーザは各列をレコードにするように選択できる。各ユーザ定義の一組の列は、レコード内で属性（フィールドとも呼ばれる）になる。一組の数値列は、その後のクラスタリングのためにユーザによって指定される。数値、テキスト、カテゴリまたはシーケンスとすることができる他のフィールドは、問い合わせ、列挙ができ、あるいはその他対話型ツール内で利用可能にできるレコードの属性になる。
【００７８】
使用されるビューに関するインデックス８０４によって示されているように、ファイル・フォーマット（図８）によってカテゴリ・データを指定した場合、全ての種類のデータに関するテキスト・エンジン処理ステップ中にカテゴリ・データが処理される。図８に示したカテゴリ・データは、各固有の文字のゆがみやカテゴリ・フィールドがデータ・セットのどこで発生したかを記録する。そのため、それに続くカテゴリ・ツールは、カテゴリ値に基づいて様々なレコードを相関させることが可能になる。
【００７９】
入力ファイルで予想される各フィールドは、フィールド数（たとえば、||Ｆ０）が続く||Ｆで始まるセクションによって定義される。各フィールドについて名前を定める（この場合には、タイトル）。そして、フィールドの種類を定義するが、これはストリング（テキストまたはカテゴリ）、数値またはシーケンスとすることができる。次に、フィールドに関する区切りタグを定義する。ＭＥＴＨＯＤラインは、フィールドが一本のライン上にあるか、次のフィールドに連続するかを示す。ＤＯＣ＿ＶＥＣＴＯＲラインは、クラスタ分析においてこの情報を用いるかどうかをクラスタリング・モジュールに伝える。次の項目は、クエリ・ツール内でフィールドにアクセス可能であるべきかどうかを指定する。ＣＯＲＲラインは、フィールドの内容を全ての可能な関連づけについてインデックスすべきかどうかを判断する。次の項目は、内容が大文字と小文字を識別するかどうかを定義する。以下のラインは区切りタグの挙動を説明する。ＷＨＯＬＥ＿ＢＯＵＮＤＡＲＹは、タグは単一の語でなければならないかあるいは、他のテキスト内に埋め込むことができるかを示し、ＬＩＮＥＰＯＳは、タグがラインの初めで始まらなければならないかあるいは、他のところであってもよいかを示す。データ内の各フィールドについて類似の情報を与える。このフォーマット・ファイルは、作成されるビューと関連づけられたディレクトリに格納される。
【００８０】
再び図７ｂを参照すると、数値エンジン（７５２）は、クラスタリングのためにユーザが指定した一連の列で実行される。数値エンジン（７５２）は、任意の数のユーザ定義の数学的演算を行い、フォーマットがシーケンス・データまたはテキスト・データについて作成されるものと同一である、レコード・ベクトルを作成する。レコード・ベクトルで用いる特徴を自動的に決定するテキスト・エンジン（７３０）とは対照的に、数値エンジン（７５２）におけるベクトル作成は、ユーザの列／行フォーマットされたソース・ファイルからの、ユーザ指定の一組の列を利用する。
【００８１】
レコード・ベクトルを一旦作成すると（７５８）、数値エンジンは、入力列／行フォーマット済みテーブルから、テキスト・エンジン互換ソース・ファイル（すなわち、リバース・エンジニアリングされたタグ付きテキスト・ファイル７５４）および対応するフォーマット・ファイル（７５６）を自動的に作成する。数値エンジンから作成されたフォーマット・ファイルの例を付記Ｄに示す。元の列／行ファイル内に埋め込まれたあらゆるテキスト、カテゴリまたはシーケンス情報を、テキスト、カテゴリまたはシーケンス情報に働く同じプログラムによって処理できるように、新しいタグ付きテキスト・ソース・ファイルおよびフォーマット・ファイル（７２６）を用いる。これに続く処理はテキスト・エンジン（７３０）によって行われ、これは、リバース・エンジニアリングされたタグ付きテキスト・ソース・ファイルを読み取り、各レコード（７３２，７３４および７３６）内のテキストおよび／またはカテゴリ・データ・フィールドをインデクシングする。その結果は、ユーザ・ソース・データに関連しており、データ・タイプに関係なく全てのツールに利用可能である、標準化された一組のメタ・データである。
【００８２】
数値エンジンは数値データを処理するが、数値エンジンの処理ステップは、他のデータ・タイプ（テキスト、カテゴリまたはシーケンス）の何れかを、テキスト・エンジンがそれを適切に処理するように、データ・ファイルの適切なタグ付きフィールド内に置く。
【００８３】
要約すると、入力データがアレイ・データである場合には、アレイ・データ（列／行フォーマット済みテーブル）を数値エンジン（７５２）によって処理する。数値エンジン７５２は、テキスト・エンジン（７３０）によって作成されたシーケンス・データおよびテキスト・データに関するコンテキスト・ベクトルのフォーマットと同一な、第２のベクトルを作成する。しかし、第２のベクトルにおいて用いる特徴を自動的に決定できるテキスト・エンジンとは対照的に、数値エンジン１０５２は、ユーザ定義の一連の数学的演算が、アレイ・データ・ソース・ファイルの指定された列で行われることを許容する。注釈などの非数値内容を、その後の分析のためにアクセス可能なアレイ・ファイルと関連づけるために、数値ファイルと関連づけられた非数値内容について、フォーマット・ファイルを作成し、タグ・テキスト・フォーマット・ファイルを作成する。関連づけられた非数値内容は、テキスト・エンジンへの入力として用い、出力を数値データと関連づける。そのため、数値アレイ・データと関連づけられたテキスト・データまたはカテゴリ・データをインデクシングして、テキスト・エンジン（７３０）への入力である他のテキスト・データ・セットについて作成されたデータと関連づけることができる。プレーン・テキスト・データはタグ付きテキスト・フォーマットであるべきであり、テキスト・エンジン（７３０）への入力に先だって如何なる前処理も必要としない。
【００８４】
４．クラスタリング
図２ｃはクラスタリング・プログラムを示している。３つのクラスタリング・モジュール、すなわちオプションであるｋ−ｍｅａｎｓ２２４ａ、クラスタ・シド２２４ｂおよび相関順序２２４ｃが設けられている。クラスタリング・オプションは一組のユーザ定義可能パラメータを有することができる。ｋ−ｍｅａｎｓモジュール２２４ａは、ユーザ指定数のシード・クラスタを確立することにより、文書をクラスタリングしてから、ユーザ指定数の反復に達するか、あるいは全ての文書がクラスタに割り当てられたと工程／アルゴリズムが判断するまで、それらの文書に対して文書を反復的に割り当てる。
【００８５】
当業者に知られているように、オブジェクトと重心との間の二乗の合計を最小にするために、ｋ−ｍｅａｎｓモジュール２２４ａは文書を移動させる。クラスタ・シド２２４ｂは、最大限のクラスタ間距離を最小にする集塊的／階層的クラスタリング方法（最遠隣接方法(farthest neighbor method)）である。クラスタリング工程の出力は、クラスタの相関順序リストおよびそれらの構成要素のレコードのＩＤを含むファイルである。当業者は他のクラスタリング・アルゴリズムを用いることができることを理解するであろう。
【００８６】
図９は処理ユニットによって行われるクラスタリング工程を示している。格納されたコンテキスト・ベクトル・ファイル（ステップ７６０）からベクトル・ファイルをクラスタ・インプレメンタで受け取る（ステップ９０４）。格納されたファイルからユーザ指定のクラスタリング・パラメータを検索し（ステップ９０６）、ファイルと関連づけられたクラスタリング・プログラムおよびパラメータを判断する（ステップ９０８）。クラスタリング・プログラムと関連づけられたクラスタリング・パラメータをクラスタ・インプレメンタに提供し（ステップ９０４）、データ・セットのベクトル・ファイルと関連づけられたクラスタリング・プログラムを選択する（ステップ９１０）。クラスタリング・プログラムをｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング・プログラム（ブロック９１２）、階層的クラスタリング・プログラム（ブロック９１４）から選択するか、あるいはクラスタリングを選択しない（ブロック９１６）。クラスタリング・プログラムがその動作を行った後に（ステップ９１０）、クラスタ割当ファイル（.hcls）を作成する（ステップ９２０）。
【００８７】
５．投影
図２ｄは投影プログラム２２６を示している。本発明に係るシステムは、可視化表示を生成するのに用いられるメタ・データを作成するために、３つの別個の工程を適用できる。これらの工程は、３つのモジュール、ＰＣＡクラスタ・モジュール２２６ａ、三角形分割モジュール２２６ｂおよび文書投影モジュール２２６ｃによって実行される。当業者に知られているように、ＰＣＡクラスタ・モジュール２２６ａは、各クラスタについて主要な成分を判断し、そしてクラスタ重心を投影するための二次元座標を判断する。三角形分割モジュール２２６ｂは、各クラスタ重心周囲の範囲の境界を判断する。これらの境界は、中心からどれほど遠く、クラスタ重心のどちら側でレコードが投影されるかを判断するときに、レコードおよび隣接クラスタの影響を考慮するために、文書投影モジュール２２６ｃにおいて後に用いられる。文書投影モジュール２２６ｃは、視覚分析において各レコードに関するｘ、ｙ投影座標を判断する。
【００８８】
図１０を参照すると、クラスタ割当ファイルから二次元投影を作成することに関連した工程が示されている。クラスタ割当ファイル（.hcls）を記憶装置から検索し（ステップ１００２）、クラスタ重心ベクトルの主要成分分析を行う（ステップ１００４）。クラスタの二次元座標（.clster）を作成する（ステップ１００８）。データ・セットと関連づけられた、記憶装置から検索されたベクトル・ファイルに基づいて（ステップ１０１２）、デローネイ三角形分割を行う（ステップ１０１０）。最隣接割当をデローネイ三角形分割の結果と関連づける（ステップ１０１４）。投影プログラムは、記憶装置から検索されたベクトル・ファイルに基づいて（ステップ１０１２）、各レコードに関する二次元座標を判断する（ステップ１０１８）。投影プログラムは、データ・セットと関連づけられたクラスタ割当ファイル（.hcls）にもアクセスして検索を行う（ステップ１０２０）。データ・セットの一群の文書に関する二次元座標を文書ファイル（.docpt）に格納する（ステップ１０３０）。
【００８９】
６．グラフィック・モジュールおよびツール
図２ｅを参照すると、対話型のツールおよびグラフィック・モジュールが示されている。対話型のツールおよびグラフィック・モジュール２４０は、ギャラクシー・モジュール２４０ａ、マスタ・クエリ・モジュール２４０ｂ、プロット・データ・モジュール２４０ｃ、レコード・ビューア・モジュール２４０ｄ、クエリ（ワード）モジュール２４０ｅ、クエリ（ナンバー）モジュール２４０ｆ、グループ・モジュール２４０ｇ、ギスト・モジュール２４０ｈおよびサーフェス・マップ・モジュール２４０ｉを含む。
【００９０】
ギャラクシー・モジュール２４０ｇはレコードを散乱プロットとして表示する。マスタ・クエリ・モジュール２４０ｂは相関アルゴリズムを全てのインデクシングされたカテゴリ・データに適用して、各軸に沿ったカテゴリの値を有する二次元マトリックスを作成する。マトリックスの各交点で、区画がカテゴリ間の相関関係を示すように着色された矩形が描かれる。以下は分析ツールである。プロット・データ・モジュール２４０ｃは、ユーザによる分析のために作成されたｎ次元ベクトルの二次元ライン・プロットを表示し、これは分析における全てのレコードまたはユーザによって選択されたものだけについて行われる。このモジュールは、レコードと関連づけられたあらゆる補助的数値属性を吟味するためにも用いることができる。レコード・ビューア・モジュール２４０ｄは、現在選択されている文書のリストを表示し、文書のテキストを表示し、クエリ・ツール２４０ｅなどの他のツールによって選択された用語をハイライトする。クエリ・ツール２４０ｅおよび２４０ｆは、ユーザのデータ・セットの処理および分析中に、ベクトルによって表現された情報をサーチする要求をユーザが入力することを可能にする。クエリ・ツール２４０ｅおよび２４０ｆは、ユーザ入力を処理済みのデータ・セットを表すベクトルと比較する。クエリ・ツール２４０ｆは、ユーザの入力に基づいて、任意のテキストまたはカテゴリ・フィールドでブール・クエリまたはフレーズ・クエリを行う。クエリ・ツール２４０ｆは、ユーザの入力に基づいてｎ空間クエリも行い、入力をクラスタリングに用いるｎ次元ベクトルと比較する。そのため、ユーザの入力に対応するベクトルを識別してハイライトすることができる。数値クエリ・ツール２４０ｆは数値に基づいたクエリを行う。グループ・ツール２４０ｇは、ユーザが、クエリに基づいてまたはユーザ選択に基づいてデータ・セットのレコードのグループを作成することを可能にし、ギャラクシー・モジュール２４０ａによって作成されたギャラクシー可視化に表示するためにグループに着色する。ギスト・ツール２４０ｈは、現在選択されている一組のレコードにおいて最も頻繁に用いられる用語を判断する。サーフェス・マップ・モジュール２４０ｉは、レコードと、それらのレコードと関連づけられた複数の属性とを示すサーフェス・マップを提供する。
【００９１】
図１１を参照すると、本発明の実施形態に係るデータ・セットの統計的分析およびインデクシングから得られる、メタ・データ・ファイルを説明した表が示されている。この表は、様々な対話型ツールおよびグラフィック・モジュールに用いられるメタ・データ・ファイル（単数または複数）も表している。タブ区切り列／行ファイル、タグ付きテキスト・ソース・ファイルおよびリエンジニアド・タグ・テキスト・ファイルを除く全てのメタ・データ・ファイルは、データ・セット・エディタ３１４またはビュー・エディタ３１６（図２ａ）によって作成されたデータ・セット名またはビュー名、プラス、[data set name].dcatまたは[view name].clusterなどの「拡張子」によって定義される。メタ・データ・ファイルは、data set name.dcatファイル、data set name.propertiesファイル、view name.clspファイル、view name.clusterファイル、view name.corrvファイル、view name.dcatファイル、view name.docptファイル、view name.doctermファイル、view name.doctermインデックス・ファイル、view name.docv（ベクトル）ファイル、view name.edgeファイル、view name.fieldoffファイル、view name. gifファイル、view name.groupsファイル、view name.fmtファイル、view name.hclsファイル、view name.headingsファイル、view name.ifiファイル、view name.ifiインデックス・ファイル、view name.propertiesファイル、view name.puncファイル、view name.relファイル、view name.repositoryファイル、view name.stopファイル、view name.tlファイル、view name.topicファイル、view name.vocabファイル、view name.vocabインデックス・ファイル、タブ区切り列／行ファイル、タグ・テキスト・ソール・ファイル（単数または複数）およびリエンジニアド・タグ・テキスト・ファイルを含む。この表は、どのプログラム・モジュールが、文字Ｃ、ＲおよびＵによってそれぞれ示されたように、ファイルを作成、読み取りまたは更新するかを示している。たとえば、view name.clspファイルはビュー・エディタ２１６（図２ｂ）によって作成され、ｋ−ｍｅａｎｓモジュール２２４ａおよびクラスタ・シド・モジュール２２４ｂ（図２ｃ）によって読み取られ、ギャラクシー・モジュール２４０ａ（図２ｅ）によって読み取られる。view name.groupsファイルはグループ・モジュール２４０ｇによって更新される。全てのファイル・アクセスはＡＰＩレイヤ（図２ａ）を介して行われる。
【００９２】
クラスタリングおよび投影の工程を完了した後に、ユーザはユーザのデータ・セット上で行われた様々な演算の結果を見ることができる。上記のように、以前の可視化の方法は、可視化を作成する際に用いられるもの以外のデータ・レコードの属性間の関係に対するアクセスを適切に提供せず、そのため、異なった可視化またはビューの属性の間における関係の識別を可能にしていない。本発明により動作するシステムは、可視化表示を作成する際に全ての属性が用いられるわけではないが、インデクシングのためのデータ・レコードと関連づけられた全ての属性を維持することにより、ユーザが異なった可視化表示またはビューの間の関係を識別することを可能にする。図１２を参照すると、異なった可視化表示またはビューをリンクするために用いられる、本発明の実施形態に係る工程が解説されている。特定の可視化表示またはビューを見ているときに、ユーザは、現在の可視化表示を作成するために用いられる属性と、別の可視化表示を作成するために用いられる属性との間に存在する関係を識別することを要求できる（ステップ１２０２）。ユーザが別のビュー（ターゲット・ビュー）のデータを調べる要求を行い始めた後に、ユーザの現在のビューまたはデータ・セットと関連づけられたインデックス・ファイルにアクセスする（ステップ１２１０）。インデックス・ファイルにアクセスした後に（ステップ１２１０）、工程は、インデックス・ファイルに含まれる属性の全てに基づいて、クエリを開始することによるなど、現在のビューにおいてユーザによって選択されたオブジェクトが、ターゲット・ビューのオブジェクトに対応するかどうかを判断する（ステップ１２２０）。ターゲット・ビューまたはファイルのオブジェクトが現在のビューの選択されたオブジェクトに対応する場合には、ターゲット・ビューのオブジェクトをハイライトする（ステップ１２３０）。したがって、可視化表示を作成する際に用いられるもの以外のデータ・レコードの属性間の関係は、図１の関連で論じたように、別の可視化の関係を識別するために用いることができる。
【００９３】
本発明に係る方法および装置は、ユーザが情報を調べて知識を発見できるように、ユーザが情報を対話的に表示することを可能にするツールも提供する。かかるツールの１つは、一組のレコードおよびそれらに関連づけられた属性を、重ね合わされた二次元ライン・チャートの形式で表示する。このツールは、一組のレコードと関連づけられた属性に関する平均値を提供する、１つの二次元ライン・チャートを生成することもできる。これらのチャートのそれぞれは他のビューにリンクされるので、チャートにおいて選択されたレコードは他のビューにおいてハイライトされ、またその逆にもなる。
【００９４】
別のツールは、特定のグループのレコードと関連づけられた属性の概略を得るために、ユーザが速やかに用いることができるサマリー・ミニプロットを生成する。特に、散乱チャートに示されたレコードをグループに編成する。各グループのレコードと関連づけられた属性に関する平均値は、二次元ライン・チャートを形成するために用いる。ライン・チャートは、一組のレコードの場所に基づいて、散乱チャートに重ね合わせる。
【００９５】
上記のように、情報を見るための本発明によって実施される１つの基本的ビジュアル・ツールは、ギャラクシー・ツール３５０ａによって生成される「ギャラクシー・ビュー」である。ギャラクシー・ビューは図１のウィンドウ１２０に示した。ギャラクシー・ビューは、１つのレコードと別のレコードとの間の関係に基づいて、レコードをグループ（または「クラスタ」）で編成して表した二次元散乱グラフである。このギャラクシー・ビュー・ツールに加えて、本発明は、ユーザが知識を調べて発見することを可能にする、多数の対話型ビジュアル・ツールを提供する。
【００９６】
図１３は、情報を対話的に二次元ライン・チャートの形式で表示する１つの方法を示している。この方法は、ユーザが一組のレコードおよびそれらのレコードと関連づけられた一連の属性を選択して始まる（ステージ１３０５）。属性は、数値、テキスト、シーケンス（たとえば、蛋白質のアミノ酸配列またはＤＮＡの塩基配列）またはカテゴリを含む、多数のデータ・タイプの何れかを含むことができる。上記のように、選択された属性を数値に変換する。
【００９７】
次に、レコードおよびそれらに関連づけられた属性を視覚的に表すために、二次元ライン・チャートを生成する（ステップ１３１５）。図１４は、本発明に係る二次元チャートの実施を表している。図１４は、ライン・チャート１４０５ならびに凡例１４４０および１４５０を含む。
【００９８】
チャート１４０５は、一組のレコードを表す、重ね合わされたライン・チャートの集合を含む。たとえば、ライン・チャート１４２０は、一組のレコードの中の１つのレコードを表し、ライン・チャート１４２５は別のレコードを表している。ライン・チャートにおいて、ｘ軸（たとえば、１４１０によって示されたような）はレコードと関連づけられた属性を表し、ｙ軸（たとえば、１４１５によって示されたような）は各属性の値を表す。各軸のスケールおよびライン・チャートの色は、ユーザが修正できる。この説明はライン・チャートに焦点を合わせるが、たとえば図１５において１５０５として示したポイント・チャートによって示したように、一組のレコードを表すために別の種類のチャートを用いることができる。凡例１４４０はテキスト・ベースのレコードの説明を含む。たとえば、凡例１４４０は、１４４５によって示したように、「１２２Ｃ」として記載されたレコードを含む。凡例１４５０は、テキスト・ベースの属性の説明を含む。
【００９９】
本発明に係る方法は、１４０５に示したレコード間の関係を示す二次元ライン・チャートも生成できる（ステージ１３２０）。たとえば、図１４は、１４０５に示した一組のレコードに対応する統計値を表すライン・チャート１４３０を示している。図１４に示した例では、チャート１４３０は１４０５に示したレコード毎の平均属性値を示している。しかし、代替的な実施においては、チャート１４３０は、中央属性値、標準偏差（１４３５によって示したような）などの、一組のレコードの他の関連する特性を表すことができる。
【０１００】
グラフィカルな形式で情報を見ることに加えて、ユーザはライン・チャートと相互作用できる。本発明は、チャートの一部を選択するユーザからの入力を受けることができる（ステージ１３２５）。これは、たとえば、マップ１４０５の一部を指し示す装置を用いるか、あるいはマップ１４０５の一部でポインティング・デバイスをクリックすることにより達成できる。このユーザ入力に応じて、凡例１４４０および１４５０において、選択されたレコードおよび／または属性のテキスト・ベースの説明をハイライトする（ステージ１３３０）。図１４に示した例において、凡例１４４０におけるハイライトによって示されているように、ユーザはレコード「１２２Ｃ」を選択した。同様に、チャート１４０５または１４３０において指し示されている特定の属性の値を、テキスト形式で表示することができる。図１５に示した例において、凡例のハイライト１５１５およびｘ軸上の１５２０によって示されているように、ユーザは属性「ＲＢＣ」を選択した。
【０１０１】
さらに、チャート１４０５または１４３０上でユーザが行ったあらゆる選択は、他のビューに伝えられる。たとえば、チャート１４０５上のレコードを選択する、ユーザからの入力を受け取ったことに応じて、上記のように、インデックスを分析して、レコードが別のビューに表示されているかどうかを判断する（ステップ１３３５）。レコードが別のディスプレイに表示されている場合には（ステージ１３４０）、他のビューにおけるそのレコードの視覚的表現を修正する（ステージ１３４５）。図１６は（１）チャート１４０５および１４３０ならびに（２）レコードのギャラクシー・ビュー１６０５の両方を示す図である。マップ１４０５上でレコードが選択されると、レコードはギャラクシー・ビュー１６０５においてハイライトされ、またその逆にもなる。同様に、マップ１４０５上に表示された一群のレコードは、ギャラクシー・ビュー１６０５でハイライトすることができ（１６１０によって示されたように）、またその逆もできる。
【０１０２】
図１７は、情報を対話的に表示する別の方法を、サマリー・ミニプロットの形式で示している。この方法は、ユーザが、一組のレコードおよびそれらのレコードと関連づけられた一組の属性を選択することで始まる（ステージ１７０５）。属性は、数値、テキスト、シーケンス（たとえば、タンパク質のアミノ酸配列またはＤＮＡの塩基配列）またはカテゴリを含む、多数のデータ・タイプの何れかを含むことができる。上記のように、選択された属性は数値に変換される（ステージ１７１０）。
【０１０３】
次に、レコードを視覚的に示すために、二次元散乱チャートを生成する（ステージ１７１５）。かかるチャートの例は、図１８に示したギャラクシー・ビュー１８０５である。ギャラクシー・ビュー１８０５はレコードの集合を含むが、その一例を１８１０として示した。ギャラクシー・ビュー１８０５内のレコードは、１つのレコードと他のレコードとの間の関係に基づいて、グループ（またはクラスタ）に編成される（ステージ１７２０）。
【０１０４】
ギャラクシー・ビュー１８０５に示した各グループについて、そのグループ内に含まれるレコードに関する何らかの情報を示す、二次元ライン・チャート（サマリー・ミニプロット）を生成する（ステージ１７２５）。かかるサマリー・ミニプロットはそれぞれ、散乱チャート上の一群のレコードの場所に基づいて、二次元散乱チャート上に重ね合わせる（ステージ１７３０）。たとえば、チャート１８０５は一群のレコード１８１５を含み、サマリー・ミニプロット１８２０はその平均属性値を表す。ここで示した例において、サマリー・ミニプロット１８２０は、グループ１８１５のレコードに関する重心座標で重ね合わせられている。
【０１０５】
代替的な実施においては、サマリー・ミニプロットをレコードの他のグループ分けを表すために用いることができる。たとえば、散乱チャートに示したレコードは散乱チャートの四分円にグループ分けすることができ、４個のサマリー・ミニプロットを用いてそれらの四分円を表すことができる。さらに、ライン・チャート１８２０などの各ライン・チャートは、付加的情報（たとえば、グループのレコード内の可変性、関係しないフィールドの値など）を表すために、様々な方法（たとえば、ラインのサイズ、色、太さなど）でコード化することもできる。
【０１０６】
グラフィックな形式で情報を見ることに加えて、ユーザはサマリー・ミニプロットと相互作用することができる。本発明は、サマリー・ミニプロットを選択する、ユーザからの入力を受けることができる（ステージ１７３５）。これは、たとえば、マップ１８０５の一部を指し示す装置を用いるか、あるいはマップ１１０５の一部でポインティング・デバイスをクリックすることによって達成できる。図１８において、グループ１８２５がハイライトされているという事実によって示されるように、ユーザ入力はグループ１８２５を選択することを構成する。このユーザ入力に応じて、各ライン・チャートがレコードを表している一連の重ね合わされたライン・チャートを含むグラフを生成する（ステージ１７４０）。かかるグラフの例を１８３０として図１８に示したが、これは、グループ１８２５においてユーザによって選択されたレコードに関する属性値を表す、一連の重ね合わされたライン・チャートである。
【０１０７】
さらに、ユーザによって行われたチャート１８０５上でのサマリー・ミニプロットのあらゆる選択は、他のビューにも伝えられる。たとえば、サマリー・ミニプロット１８２０を選択するユーザからの入力を受けたことに応じて、上記のように、インデックスを分析して、サマリー・ミニプロット１８２０によって示されたレコードが別のビューで表示されているかどうかを判断する（ステージ１７４５）。レコードが別のディスプレイに表示されている場合には（ステージ１７５０）、他のビューにおけるレコードの視覚的表示を修正する（ステージ１７５５）。同様に、ユーザが別のビューでレコードを選択した場合には、そのレコードに対応するサマリー・ミニプロットをハイライトできる。
【０１０８】
先行する可視化表示は、たとえば、カテゴリ値および数値ならびにテキスト・コンテンツのシーケンスによって表される属性により、レコードについて問い合わせる機会を提供する。可視化表示は限定数のクエリを支援するので、可視化表示は多数の関連づけを効率的に分析することはできない。多重クエリ・ツールは、非常に多数の比較の概要を自動的に提供する可視化表示を作成して、たとえば関連づけおよびそれらの予想に関する情報をユーザに提供する。さらに、多重クエリ・ツールは、クラスタと属性との間の関連づけならびに、属性の組の間の関連づけに関する情報も提供する。
【０１０９】
図１９は、本発明による多重クエリ・ツール可視化の図を示している。多重クエリ・ツールは、要求された関連づけを表示し、基本的な情報へのアクセスを可能にする、対話型マトリックスの形式の可視化表示を作成する。たとえば、多重クエリ・ツールは、他の開かれた可視化表示およびツールに戻るリンクあるいは、分離した可視化表示としての独立型を提供できる。
【０１１０】
図２０は、多重クエリ・ツールを用いて可視化表示を作成する工程を示している。ステップ２０１０に示したように、ユーザは、グラフィカル・ユーザ・インターフェースの任意の一般的方法、たとえば、ツール・バー・ボタン、以前の可視化メニュー、ポップアップ・ボックスまたはメイン・メニューで、多重クエリにアクセスする。
【０１１１】
データの可視化はデータ・ファイルの選択で始まる。ステップ２０２０に示したように、ユーザは興味のあるデータ・ファイルを選択する。あるいは、たとえば、多重クエリ可視化が別の可視化分析にリンクされているときには、データ・ファイルを予め選択しておくことができる。
【０１１２】
データ・セットを選択した後に、ステップ２０３０に示したように、ユーザはクエリの種類を設定する。図２１に示したように、クエリの種類のドロップダウン・メニューで、ダイアログ・ボックスをユーザに対して表示することができる。図２１は、クエリの種類であるレコードと属性の間、属性と属性の間、現在データと履歴データの間および、現在のデータとエキスパート・データとの間における選択を示しているが、他の種類のクエリも本発明の範囲内である。一旦選択されると、ドロップダウン・メニューはロールアップして、選択されたクエリのみを表示する。
【０１１３】
クエリの種類の選択時に、ユーザがクエリのパラメータを設定できるように、そのクエリの種類に特定のダイアログ・ボックスを表示する。図２２Ａから図２４Ｃは、図２１に示したクエリの種類に関する例示的なパラメータ設定ダイアログ・ボックスを示している。
【０１１４】
たとえば、図２２Ａには、レコード対属性のクエリ・ダイアログ・ボックス２２００が示されている。このクエリにおいて、レコードは選択された属性に相関されている。その側面の１つにおいて、レコードはレコードのクラスタとして、たとえば、以前の可視化表示のギャラクシー・ビューにおいて定義されたものや、他の任意の工程を用いて定義されたものなどのクラスタとして見ることができる。図２２Ａは４個の属性ソースを示しているが、他のソースを表示することもできる。
【０１１５】
ダイアログ・ボックス２２００の「用語（Vocabulary Words）（単数または複数）」と名称を付された属性ソース領域２２１０において、ユーザは属性としての役割を果たす単語（単数または複数）を記入する。多数の単語について、セミコロンなどの区切り符号を用いて記入を区分することができる。他の処理も単語をインテリジェントに区分できる。また、単一の複合属性を作成するために、ブールＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴなどの論理演算子を含めることもできる。
【０１１６】
また、ユーザは、単語のリストを含むテキスト・ファイルを指し示すことによって属性語を識別できる。ユーザは「語彙ファイル」と名称を付された属性ソース領域２２２０においてテキスト・ファイルを識別できる。このリストに関する１つのフォーマットは、ライン毎に１つのキーワードまたはライン毎に１つのフレーズである。テキスト・ファイルを用いると同義語も識別できる。同義語を含む語彙ファイルは、本発明の一態様において以下のフォーマットを有することができる。
【０１１７】
フォーマット１
キーワード１：alt_word1A; alt_word1B
キーワード２：
キーワード３：alt_word3A
【０１１８】
フォーマット２
キーワード１
- alt_word1A
- alt_word1B
キーワード２
キーワード３
- alt_word3A
【０１１９】
ファイル・フォーマット変換の問題を回避するために、識別されたテキスト・ファイルの処理は、既存ユーザ・ファイルのフォーマット（単数または複数）のファイル上で動作する。
【０１２０】
図２２Ａは、カテゴリ値のための属性ソース領域２２３０および２２４０も示している。「カテゴリ・フィールド（単数または複数）」と名称を付された属性ソース領域２２３０において、ユーザは属性としての役割を果たすカテゴリ（単数または複数）をタイプする。多数のカテゴリについては、セミコロンなどの区切り符号を用いて記入を分離することができる。他の処理もインテリジェントにカテゴリを分離することができる。また、ブールＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴなどの論理演算子も、カテゴリに作用して単一の合成属性を生成するために含めることができる。２２５０は、データベース内のカテゴリの選択可能メニューにアクセスするための領域を、たとえばドロップ・ダウン・ボックスのフォーマットで示している。このメニューを制作するために、データベース内の各レコードを解析して、全ての可能なカテゴリ値を識別している。
【０１２１】
「カテゴリ・ファイル」と名称を付された属性ソース領域２２４０において、ユーザは、カテゴリのリストを含むテキスト・ファイルを指し示すことによって属性を識別することができる。ファイルからカテゴリを選択することで、カテゴリ値が可視化表示において示される順序をユーザが容易に指定することが可能になり、それらの値に関する階層をユーザが指定することができる。カテゴリ値ファイルに関する１つのフォーマットは次のとおりである。
【０１２２】
categorical_value_1        １  （階層レベルを示す値を有するタブ区切りライン）
categorical_value_1.1       ２
categorical_value_2         １
categorical_value_2.1       ２
categorical_value_2.2       ２
categorical_value_2.2.1     ３
【０１２３】
また、属性列の数を縮約するために、同義語の使用と同様にカテゴリを結合することができるか、階層的カテゴリ・データについては、ユーザが最大階層レベルを選択することができる。図２０のステップ２０４０に示したように、ユーザが属性を選択した後に、多重クエリを用いてデータベースに問い合わせする。ステップ２０５０で、多重クエリの結果を用いてクエリ・マトリックスを作成する。
【０１２４】
たとえば、図２３に示したように、属性語またはカテゴリから、多重クエリ・ツールはレコード行と属性列のクエリ・マトリックスを作成する。マトリックスのセルは、各レコードにおける属性の有無を示す二進数値に設定される。同義語を有する語彙ファイルが用いられると、キーワード毎に単一のマトリックス・セルを作成すべきであり、そのセルを、キーワードまたは何れかの代替形式があるかどうかについてマークする。属性の存在を判断する１つの方法は、元のデータ・ファイルまたは、データ・セット内の単語またはカテゴリ値の分布を記載したあらゆるインデクシングされたファイルを捜すことである。
【０１２５】
クエリ・マトリックスの作成に続いて、ステップ２０６０でクエリ・マトリックスを可視化する。１つの可視化は、図２４に示したようにバイナリの同時発生スキームであり、ここで、「１」の値を有するセルを色または陰影２４１０でマークし、一方、「０」の値を有するセルを異なった色または陰影２４２０でマークする。ユーザはセルのサイズを選択できるので、より多くのセルまたはより少ないセルが、可視化表示のディスプレイに示される。
【０１２６】
ディスプレイを最小化するために、ユーザはクラスタ行に基づく可視化を選択できる。非常に多数のレコードを分析するときには、クラスタ行可視化をデフォールトとして設定できる。
【０１２７】
この場合には、図２５に示したように、可視化マトリックスのセルを、各レコードにおける属性の有無を示すように設定する。セル値を設定するために、クエリ・マトリックスを作成または処理して、セルに関する合成値を作り出す。たとえば、基本的スキームは、クラスタに関するバイナリの同時発生スコアを合計し、クラスタにおけるレコードの数で割ることを伴う。
【０１２８】
ステップ２０６０でクラスタ行を用いたマトリックスが可視化されると、セルは色または陰影をつけられてそれらの合成値を示す。図２５は、レコード１および２，３および４ならびに５および６がクラスタ１、２および３にそれぞれ存在すると仮定した場合の、図２３のクエリ・マトリックスを図示したバイナリ同時発生シェーディング・スキームを示している。可視化表示の対話的性質を強化するために、図２６に示したように、各セルの値がＺ軸の適切な高さで立方体によって表現された状態で、全体的可視化表示を行対列対値の三次元ビューとして示すことができる。全体的な可視化表示は回転可能であるので、ユーザは行および列に対応する二次元散乱プロットを見ることができる。二次元行散乱プロットを図２７に示す。
【０１２９】
しかし、クラスタ行が用いられるときには、別のより複雑な可視化表示がデフォールトとしての役割を果たす。このクラスタ行の代替的可視化表示において、セルは関連確率を示す。関連確率を示すスキームは、偏差を任意の分布仮定の下での期待値からの差として表すものである。期待値を計算するために、各属性を含むレコードの総数または、クエリ・マトリックスの列の合計を計算する。たとえば、期待値よりも低いものは寒色（青（＝−１）から緑）とすることができ、期待値よりも高いものは暖色（反転した黒のボディに赤＝１）となる。任意の分布仮定の下での期待値からの偏差は、割合としても表現することができる。また、このように多くの総数の属性が全てのクラスタにわたって任意に分布されているとすると、このサイズのクラスタにおいて多数の属性を観察する確率を表すこともできる。この場合に、たとえば、値は０から１の範囲にあり、色表示は青＝０、白＝０．５および赤＝１を有する。極端な挙動をハイライトするには、非常に高いか非常に低い確率のみをハイライトするように、スケールを非線形とすることができる。
【０１３０】
関連確率を計算するために、本発明の関連づけ方法のそれぞれについて完全方法(exact method)または近似方法を用いる。完全方法は計算集約的であるという欠点はあるが正確である。近似方法は、オブジェクトの総数および属性の発生の総数が比較的大きいときに、計算の回数を削減できる。また、積および商を和および差にそれぞれ削減する対数の法則の使用ならびに、積に対する累乗法も計算時間を節約する。
【０１３１】
任意の分布を与えられたときに観察されるものを観察する確率は、属性が全てのクラスタにわたって任意に分散されている場合に、所与のクラスタにおける属性の特定の発生数を観察する可能性を示す。確率が低いほど、属性分布は偶然性から逸脱する。この確率を計算する完全方法および近似方法を以下で説明する。
【０１３２】
等式１は完全方法を提供する。等式１は、超幾何分布を有する任意の変数に関する離散的密度関数である。分子は２項の積からなる。第１の項は、関心のあるクラスタについて可能なＭ個から正確にｍ個の属性を選択する方法の数を計算し、第２の項は、関心のあるクラスタにはない他の（ｎ−ｍ）属性をまとめて他のクラスタに割り当てる方法の数を計算する。分母は、Ｎ個のオブジェクトをサイズｎのクラスタに割り当てる方法の総数を計算する。
【０１３３】
【数１】
2010282655.tif 000006
【０１３４】
ここで、Ｎ：データ・セットにおけるオブジェクトの総数
Ｍ：属性の発生の総数
ｎ：所与のクラスタにおけるオブジェクトの数
ｍ：所与のクラスタにおける属性の発生の数
【０１３５】
【数２】
2010282655.tif 000007
：Ｎのうちのｎの組合せ数
【０１３６】
等式２は近似方法を提供する。等式２は二項式分布を有する任意の変数に関する離散的密度関数であり、ここで、成功の確率はＭ／Ｎであり、失敗の確率は（１−Ｍ／Ｎ）である。ＮおよびＭが大きいときに、（Ｎ−ｎ）／（Ｎ−１）は１に近く、そのため、等式２は超幾何分布に対する合理的に良好な近似を提供する。Ｎ、Ｍ、ｎおよびｍは、上記の等式１において定義したのと同じ量を示す。
【０１３７】
【数３】
2010282655.tif 000008
【０１３８】
あるいは、関連確率は異常な発生数の測定値として表すことができ、これは、属性が全てのクラスタにわたって任意に分散されている場合の、観察された発生の期待される発生からの偏差である。完全方法（等式３）または近似方法（等式４）を用いることができる。Ｎ、Ｍ、ｎおよびｍは、等式１におけるのと同じ量を示す。期待値は、ｘ掛けるｐ（ｘ）のｘの任意の変数の範囲にわたる合計であることに留意されたい。等式１および２とそれぞれ同様に、等式３は超幾何分布を用い、等式４は二項式方法を用いている。完全方法は加法のために計算的に非常に高価であり、一方、近似方法における加法は、等式４の単純な形式を通して計算してそれに書き込むことができる。
【０１３９】
【数４】
2010282655.tif 000009
【０１４０】
期待される発生からの偏差は、発生の観察数の発生の期待数に対する（からの）割合または差を用いて測定できる。割合の範囲はゼロから無限の間である。１から遠い割合の値ほど、偶然性からの偏差が大きいことを示す。
【０１４１】
【数５】
2010282655.tif 000010
【０１４２】
あるいは、偏差をクラスタの様々なサイズにさらに匹敵するものにするために、観察された発生と期待される発生との間の相違を、クラスタのサイズで割る（等式６）。したがって、この偏差測定値の範囲は、−１と１の間で標準化される。ゼロから遠い値ほど、偶然性からの偏差がより大きいこと示す。
【０１４３】
【数６】
2010282655.tif 000011
【０１４４】
一方、列に沿った属性の順序および、マトリックスの列に沿った行またはクラスタの順序は、メニュー項目を用いるか行および列を新たな位置にドラッグすることによりユーザが選択できる。たとえば、当業者に知られているように、レコードの順序またはクラスタの順序は、同じ相関順序に自動的に設定される。属性に関するデフォールトの表示は相関順序に基づいており、最も高い列合計を有する属性は左手側にある。
【０１４５】
このように、レコード対属性クエリ・タイプに関する可視化を説明した。クエリ・マトリックスの作成および残りのクエリ・タイプに関する可視化に関係する処理は、レコード対属性クエリ・タイプの工程と類似である。
【０１４６】
図２２Ｂに示したように、ステップ２３０でユーザが属性対属性クエリ・タイプを選択したならば、属性対属性クエリ・ダイアログ・ボックス２２６０が表示される。属性対属性クエリ・タイプは特定のレコードの発生には関係がなく、属性間の関連づけを定義することにのみ関係がある。
【０１４７】
クエリ・ダイアログ・ボックス２２６０は、ユーザが２つの組の属性（用語またはカテゴリ）を指定することを除いて、レコード対属性クエリ・ダイアログ・ボックス２２００と同様に動作する。
【０１４８】
ステップ２０４０でデータベースに問い合わせて、ステップ２０５０でクエリ・マトリックスを作成すると、マトリックス・セル・スコアを、両方のテスト属性を含むレコードの数の累積測定値として生成する。そして、そのスコアをレコードの数に対して標準化しなければならない。換言すれば、ｎ個のレコード、ｉ個の行属性およびｊ個の列属性について、
【０１４９】
for row_attribute = 1 to i
for column_attribute = 1 to j
score(i,j) = 0
for record = 1 to n
if record contains both row_attribute(i) and column_attribute(j),
then score(i,j) = score(i,j) + 1
next record
norm_score(i,j) = score (i,j)/n
next column_attribute
next row_attribute
【０１５０】
また、期待される頻度からの偏差を計算できるように、各属性を有するレコードの総数を数える。
【０１５１】
ステップ２０６０において、属性対属性可視化は、数個の相違を除いて、レコード対属性と同じ手順に従う。具体的には、属性対属性可視化に関するデフォールトのビューにおいて、両方の軸のデフォールトの順序は相関順序であって、最も高い総スコア（たとえば、最も高い平均値）を有する列は上または左にあり、関連づけを示すデフォールト・モードは、期待よりも低い値を寒色（青（＝−１）から緑）として示し、期待よりも高い値を暖色（反転した黒のボディに赤＝１）として示した、期待値からの偏差を用いる。
【０１５２】
多重クエリ・ツール可視化の別の用途は、分析されている現在の実験と履歴データとの間の相関関係の迅速な評価である。かかる可視化は、全ての同等なデータ・ポイント（レコードおよび条件）に関する類似または相違を示す。
【０１５３】
図２２Ｃに示したように、ユーザがかかる可視化を選択したときに、現在データ対履歴データ・クエリ・ダイアログ・ボックス２２７０を表示する。データ・マトリックスを含むファイルを履歴データとして用いる。換言すれば、ユーザは以前の可視化のファイルを選択する。あるいは、数値エンジンにデータを入力するのに現在用いているものと類似のデータ・マトリックスを指定することができる。
【０１５４】
ステップ２０４０において、この方法は現在の実験と過去の実験がどこで重複するかを判断する。たとえば、現在の実験がレコード１から１０を含み、過去の実験がレコード１から５およびレコード８から１２を含む場合には、共通のレコード１から５および８から１０でだけ相関を行う。同様に、現在の実験が条件（成分）ＡからＥ（たとえば、５個の時点または別個の処理）を用い、過去の実験が条件Ａ、Ｃ、ＤおよびＦを用いた場合には、共通の条件Ａ、ＣおよびＤのみを用いて相関関係を計算する。
【０１５５】
そして、ステップ２０５０において、共通の入力を比較してクエリ・データ・マトリックスを作成する。レコード１について、履歴データ・セットとの相関を全ての共通条件（交わり）を用いて行う。与えられた例においては、これはcurrent_record1(A,C,D)とhistorical_record1(A,C,D)との間の相関関係である。類似のスコアは、両方のデータ・セットに存在する各レコードから得られる。履歴データ・セットには存在しない現在のデータ・セット内のレコードについては、クエリ・マトリックスはブランクである（または何らかのフラッグに設定する）。要求された履歴データ・セット毎に計算を繰り返す。
【０１５６】
ステップ２０６０において、クエリ・マトリックスを次のとおり可視化する。各セル内のカラー・コードは、そのレコードの履歴データ内のその相対物に対する相関関係に基づく。相関値は−１から＋１の範囲にあり、たとえば、負の相関関係が寒色（青＝−１）で正の相関関係が（赤＝１）である修正レインボーを用いて表示される。履歴データ・セットと共有されていないレコードについては、マトリックス・セルには色をなくす（すなわち背景と同じ着色をする）べきであるか、あるいは、これらのセルを隠すことができる。履歴データ・セットと共有されていないセルが示されている場合には、現在データと履歴データとの間の重複の程度を可視化することができる。この可視化は、たとえば、マトリックスにおいてグレイ・スケール・カラー・コードを用いることにより、重複を示す別の可視化として選択することもでき、そこでは、黒は履歴データ成分との完全な重複を示し、白は重複がないことを示す。このクエリ・タイプは他のデータ・マイニング・ツールでも有用である。
【０１５７】
現在データおよび履歴データのレコードの比較に代えて、実験タイプが非常に異なっているときであっても、実験毎のクラスタ割当を比較することができる。現在のデータ・クラスタにおける各レコードについて、この方法は他の現在のクラスタ・レコードのどの部分が履歴データ・セットの同じクラスタに存在するかを評価できる。そして、各現在のクラスタ・レコードからの結果の平均を計算して、そのクラスタに関するスコアを得る。別の例は、現在のクラスタの各レコードについて、他の現在のクラスタ・レコードのどの部分が、ｘユークリッド距離内の履歴データにあるかを評価する。対話型スライダはユーザがｘを変えることを可能にし、この方法は結果を動的に見ることを可能にする。
【０１５８】
レコードが組み合わされてクラスタになると、クラスタの全体的値は、データ・セット間で共通のレコードのみに基づいて、レコード相関関係の中央値などの平均または他の統計的測定値として表される。０．８の相関の１０レコードを含むクラスタと、０．９の相関の１０レコードと−１の相関の１レコードとを含むクラスタ（両方のクラスタとも平均０．８である）は、ユーザにとって異なった関心度になるので、変化の表示が提供される。かかる表示は、たとえば以前のクエリを複製することにより、平均偏差および標準偏差、最小値または最大値を同時に示す多数の可視化表示を用いて達成することができる。
【０１５９】
この可視化表示におけるクラスタとレコードのデフォールトの順序は、レコード対属性クエリ・ツールにおける順序と同じでなければならない。また、全体的な現在データの各履歴データ・セットに対する比較を要約する行を付加する。たとえば、「要約」という名称を付された行は、全てのレコード相関関係の平均になる。
【０１６０】
あるいは、ユーザまたはシステムは、可視化表示の最上位にともにグループ分けする特定のレコードを識別できる。たとえば、全ての制御は、別個のクラスタにおけるのとは対照的に、共にグループ分けすることができる。また、現在データおよび履歴データのそれぞれ１セットずつしか用いられないが、数セットのデータを同時に可視化することができる。すなわち、データ・セットの何れか１つをプロトタイプとして扱い、それに対して他のデータ・セットを測定する。各可視化を有するスライダ・バーは、ユーザが多数の実験を行うことを可能にする。スライダ（データ・セット）を介した進行は半自動化して映画のように再生することができ、特定の類似性または非類似性が見つかったときにはいつでも止まる。
【０１６１】
「現在データ対文献／専門家知識」クエリは他のクエリに類似である。現在データと文献または専門家知識との間の相関関係は、どのレコードが共に集団をなすことが以前に分かったかということとして、または実際の発行済み／履歴値に対する類似性として定義する。
【０１６２】
クエリ・タイプにかかわらず、図１９に示したように、可視化表示は表示画面の対話型の領域に示されるので、ユーザは自分の好みに可視化表示を適合できる。
【０１６３】
たとえば、コマンドを提供するために、可視化表示はメニュー・バーおよびツール・バーを備えることができる。可視化表示の、関連づけられたサブメニューを有するメニュー・バー１０１０は、図２８に示した特徴を含む。
【０１６４】
メニュー・バー２８１０のファイル・メニューの複写コマンドは、以前に格納されたクエリへのアクセスを可能にするので、ユーザは以前に実行した多重クエリを再実行または調整することができる。ファイル配列の他のコマンドは自明である。
【０１６５】
メニュー・バー２８１０の行配列メニューは、レコード、クラスタまたは行属性を編成するオプションを提供する。ビュー・コマンドからのクラスタは、レコードおよびクラスタに関する相関順序となり（そのビューについて相関順序が行われなかったならば、デフォールトにおいてここでも行われない）、上記のように、この順序は、レコード対属性クエリ・タイプまたは現在データ対履歴データ・クエリ・タイプに関するデフォールトである。列コマンドとの相関関係は、クエリ・マトリックスにおける値に基づいてクラスタ順序を再計算するためのオプションである。クラスタ・ビューにおいて、レコードはそれらのクラスタと共に留まり、クラスタは相関順序に応じて再順序づけされる。レコードを示すようにクラスタが拡張された場合には、クラスタ内のレコードは相関関係順序に応じて再順序づけされる。上記のように、属性対属性クエリについては、列との相関関係がデフォールトである。
【０１６６】
行配列メニューのアドバンスト・サブメニューは、次のコマンドへのアクセスを可能にする。列値に基づくクラスタのコマンドは、行に沿ったスコアをクラスタリングのベクトルとして用いて、レコードまたは属性のクラスタリングを再計算する。ユーザは、階層的方法または分割方法などの、任意のクラスタリング・アルゴリズムを用いる選択権を有する。合計コマンドは、たとえば、最も高い合計を有するレコード／属性を最上位にし最も低いものを最下位にして、行全体にわたるスコアの合計に基づいてレコードまたは属性を順序づけるためのオプションである。所定の閾値未満の値を有する行は、低い値の行に置くか、可視化マトリックスから除外することができる。合計コマンドはクラスタを用いた可視化については有効ではなく、活動を停止させられる。ファイル配列は、たとえば入力ファイルにおける、クラスタまたは属性のユーザによって指定されたものに対する順序を設定する。ファイルが提供されないか、あるいはレコード行が選択された場合には、このオプションは活動を停止させられる。
【０１６７】
メニュー・バー２８１０の列配列メニューは、本発明の一態様において、レコードおよびクラスタが列に現れないときに、ビューからのクラスタリングがないことを除いて、類似のオプションを列属性を編成するための行配列メニューとして提供する。
【０１６８】
ユーザにカスタム・カラーリング・スキームを選択する能力を提供するために、メニュー・バー２８１０のカラー・メニューは、多重クエリ・ツール内の表示色の選択を可能にする。
【０１６９】
可視化においては、一回のクリックで機能へのアクセスを提供する、たとえば、ステータス・バーの下に設けられた別個のポップアップ領域またはバーとしてツール・バーも提供する。図２９はツール・バーの機能の例を示している。
【０１７０】
レコード・ビューア機能は、現在ハイライトされているレコード（またはハイライトされたクラスタ内のレコード）を表示する。レコード対属性セルについては、これは、特定の属性がレコード内でハイライトされた単一のレコードを示す。クラスタ対属性セルについては、レコード・ビューアは、特定の属性がレコード内でハイライトされたそのクラスタ内の全てのレコードを示す。属性対属性セルについては、レコード・ビューアは、両方の属性がハイライトされた、両方の属性を含む全てのレコードを表示する。レコードにアクセスするために、レコード・ビューアは、ギャラクシー・クラスタ・ビュー内のデータ・ソース・ファイルを解析する工程を呼び出す。プロット・データ・ツールなどの解析ツールも提供できる。セルをダブルクリックしても、レコード・ビューア機能を呼び出すことができる。
【０１７１】
ズーム機能は、ギャラクシー可視化においてズームと同様に動作する。主として、ズームはズームアウトするので、大きい多重クエリ・ツールの概略を得ることができる。最大ズームアウトはレコードの数およびユーザの所望の最低解像度に基づくべきであるので、可視化の色は容易に識別可能である。多重クエリ・ツール内のセルに関する可能なデフォールト・サイズは１２ｘ１２ピクセルである。これは、行および列とも、１０ポイントＨｅｌｖｅｔｉｃａでテキスト・ラベルを表示するのに十分に大きい。ズームアウトは、大きいデータ・セットの概略を提供する。ズーム・リセット機能は可視化をそのデフォールト・サイズに戻す。
【０１７２】
パン機能は手の形を採り、ユーザがグラフィックをウィンドウ全体でドラッグすることを可能にするので、表示オブジェクトまたは表示画面の物理的寸法によって隠された領域を見ることができる。上記の多重クエリ・ツールに示されたようなスクロール・バーを、パン・ツールの代わりにまたは、それに加えて用いることができる。それにもかかわらず、行および列に関するラベルは常に見えるままである。
【０１７３】
行クラスタ拡張機能および列クラスタ拡張機能は、選択されたクラスタ（単数または複数）を開いて、それらの全てのレコードまたは属性を別の行として表示する。クラスタが選択されなければ、全てのクラスタが拡張される。クラスタが定義されなければ（関連づけられたビューからまたは、多重クエリ・ツール内でクラスタ順序づけを行ったことにより）、これらの機能は活動を停止させられる。
【０１７４】
行クラスタ縮約機能および列クラスタ縮約機能は、選択されたレコード（単数または複数）または属性（単数または複数）を含むクラスタを閉じる。レコードまたは属性が選択されなければ、全てのクラスタが縮約される。クラスタが定義されなければ（関連づけられたビューからまたは、多重クエリ・ツール内でクラスタ順序づけを行ったことにより）、これらの機能は活動を停止させられる。図２９には示してないが、１つのボタンだけで、たとえば、−０．５と＋０．５の間（または他の定義可能な範囲）の期待値からの偏差を有する全ての行および列を、単一のグループに縮約するか、所定の閾値を超える値を有していない行および列を除去することもできる。
【０１７５】
列対値方向づけ機能および列対値方向づけ機能は、ビューが行軸または列軸それぞれに直交するように、可視化表示を方向づける。たとえば、図２７に示したように、これは二次元散乱プロットのビューを提供する。向きリセット機能は、可視化表示を、行対列を示すデフォールトの「オーバーヘッド」ビューに方向づける。
【０１７６】
スペーシング・トグル機能は、図３０Ａおよび図３０Ｂに示した２種類のビューの間のマトリックスをトグルする。図３０Ａに示したようにグリッドを提供することは、より容易な選択のために、セルを離散的な実体として見ることを可能にする。図１２Ｂに示したようにグリッドを取り除くことは、より多くの情報が同じ空間内に圧縮されることを可能にし、可視化マトリックスにおける構造の区別を改善できる。
【０１７７】
コマンド・バーに加えて、図１９に示したように、可視化領域自体は、着色された可視化マトリックスからなるだけでなく、行および列に関するラベルも含む。
【０１７８】
行がレコードであるときに、行ラベルはレコード・タイトルである。レコード・タイトルは長い場合があるので、最初のほぼ２０文字はスクロール・バーまたはポップアップ機能で表示することができ、全ての文字の観察を可能にする。クラスタに縮約されると、行ラベルにはクラスタ番号が付される。属性については、カテゴリ値または用語自体がラベルとしての役割を果たす。ラベル自体に加えて、行および列は内容を示すマスタ・ラベルを有することができる。行としてのレコードについては、ラベルは「レコード」となる。最初のダイアログ・ボックスに直接入力される用語については、ラベルは「語彙」となる。ファイルを介して入力される用語については、ラベルはファイル名となる。属性としてのカテゴリについては、ファイル名が示される。多数のフィールドが要求された場合には、各フィールド名がその行または列ラベルの集合全体の中心に置かれて示される。ユーザは行、列および主要なラベルを編集または定義することもできる。
【０１７９】
たとえば、マウス入力装置を用いて行ラベルおよび列ラベルをクリックすることにより、行および列を選択してハイライトする。多数のラベルを選択するには、シフト・クリックおよびコントロール・クリックを用いることができる。
【０１８０】
可視化は対話的である。行および列を選択するためにラベルをハイライトすることに加えて、セルをクリックしてそのセルに関する主要情報を表示する。このポップアップ情報はコンテキストに影響され易く、クエリの種類および、セルが個々のレコードまたは属性を表しているのかクラスタまたはグループを表しているのかに左右される。以下は、異なったグループおよびクエリ・タイプのセルの主要な属性のフォーマット案を示している。
レコード対属性クエリにおいてレコードと属性とを横断するセルについて、
行：Record_name
列：Column_attribute_name
同時発生：０（または１）
##/total_rows レコードで求められる属性
レコード対属性クエリにおいてクラスタと属性とを横断するセルにいて、
行：##構成要素を含むクラスタ#
列：Column_attribute_name
同時発生：##
期待される同時発生の数：##
期待される同時発生からの偏差：##
観察の確率：##
属性対属性クエリにおける属性と属性とを横断するセルについて、
行：Row_attribute_name
列：Column_attribute_name
同時発生：##
##/total_columns 列で求められる行属性
##/total_rows行で求められる列属性
期待される同時発生の数：##
期待される同時発生からの偏差：##
観察の確率：##
現在データ対履歴データ・クエリにおけるレコードと履歴データとを横断するセルについて、
履歴データ・クエリ：
観察の確率：##
行：Record_name
列：historical_experiment_name
相関関係：##（このレコードが履歴データと交差しない場合には、「交差なし」）
現在データ対履歴データ・クエリにおけるクラスタと履歴データとを横断するセルについて、
履歴データ・クエリ：
観察の確率：##
行：Record_name
列：historical_experiment_name
平均相関関係：##（このクラスタが、履歴データと交差するいずれの遺伝子も含まない場合には、これは「交差なし」となる）
最大相関関係：## with record_name
最小相関関係：## with record_name
履歴データと交差しないレコード（スクロール可能リストになり得る）：
record_name1
record_name5 ...
【０１８１】
結論
本発明に係るシステムおよび方法は、異なったタイプのデータを分析および可視化に用いることを可能にするオープン・アーキテクチャを採用する。
【０１８２】
本発明の真の範囲から逸脱することなく、様々な変更および修正を行うことができ、その構成要素に均等物を代用することができることを、当業者は理解するであろう。
【０１８３】
本発明の精神から逸脱することなく、特定の要素、技術または実施を本発明の教示に適合させるように修正を加えることができる。たとえば、有機体から微生物まで、任意の遺伝子材料を本発明のコンテキスト・ベクトルを用いて表現することができる。なお、本発明は遺伝子材料には限定されず、任意の材料またはエネルギーを表現することもできる。また、説明で用いた行および列は例示的なものにすぎず、たとえば、レコードを列に沿って置くことができる。用いられる属性もテキストおよびカテゴリの特徴には限定されない。たとえば、数の隣接範囲が定義されているビニングを用いて、数値を属性として設定することができる。また、個々のレコードに対するクエリについては、カテゴリ・データを、上記のようにカテゴリ値毎に多数の列に示すのではなく、単一の列に示すことができる。この場合に、特定のカテゴリ値の発生は、特定の色として表現することができる。その結果得られるマトリックスも、ユーザによって動的に制御可能になり得る。行および列の順序は、ドラッグによって調節するか、行または列内の情報に応じてソートすることができる。
【０１８４】
さらに、説明した実施はソフトウエアを含むが、本発明はハードウエアとソフトウエアの組合せまたはハードウエアのみで実施できる。また、本発明の態様をメモリに格納されるものとして説明したが、これらの態様は、ハード・ディスク、フロッピー（登録商標）・ディスクまたはＣＤ−ＲＯＭのような補助的記憶装置、インターネットからの搬送波または他の形式のメモリなどの他の種類のコンピュータ可読媒体にも格納できることを、当業者は理解するであろう。
【０１８５】
したがって、本発明は本明細書に開示した特定の実施形態および方法に限定されず、本発明の特許請求の範囲内に入る全ての実施形態を含むものであることを意図する。
【０１８６】
【表４】
2010282655.tif 000012
【０１８７】
【表５】
2010282655.tif 000013
【０１８８】
【表６】
2010282655.tif 000014
【０１８９】
添付Ｃ
レコードキー
タイトル：枯草菌およびセレウス菌における胞子形成およびアルカリホスファターゼに対するメタ重亜硫酸の効果
日付：１９９０年
枯草菌およびセレウス菌における胞子形成およびアルカリホスファターゼ活性／生成に対するメタ重亜硫酸の効果を、液体基質および半固体基質の両方で調査した。補助栄養素ブロス（ＳＮＢ）および胞子形成媒体（ＳＭ）を液体成長媒体として用いたが、２つのブランドの粉乳を食品（半固体）基質として用いた。好気性および嫌気性の両状態の下で、枯草菌はセレウス菌よりもメタ重亜硫酸に対して抵抗力が強く、一方、エンザイム生成および胞子形成のレベルは、好気性の状態下の方が嫌気性の状態下よりも概して高かった。胞子生成ならびにアルカリホスファターゼ合成／活性を抑制するために必要なメタ重亜硫酸濃度は比較的低く、ヒトの消費の安全レベル内に十分収まることが分かった。メタ重亜硫酸は効果的な対胞子形成剤であると結論し、半固体および液体の食品へのそれの一般的な使用の推奨を提案する
【０１９０】
レコードキー
タイトル：ＮＩＤＤＭの被験者の規定食における、飽和脂肪を複合炭水化物で置き換えることの効果
日付：１９８９年
この研究は、インシュリン非依存性糖尿病（ＮＩＤＤＭ）の肥満患者の等カロリーの高複合炭水化物低飽和脂肪規定食（ＨＩＣＡＲＢ）の安全性を検討した。低カロリー規定食をこれらの患者に勧めるべきであるが、多くの患者はこの規定食に従うことが困難であると思っており、したがって、規定食炭水化物の等カロリー増加の安全性は評価が必要である。等カロリー高脂肪およびＨＩＣＡＲＢの規定食におけるリポタンパク質コレステロールおよびトリグリセリド（ＴＧ、ｍｇ／ｄｌ）濃度を、７人のＮＩＤＤＭ被験者（脂肪３２＋／−３％、ファスティング・グルコース１９０＋／−３８ｍｇ／ｄｌ）および６人の非糖尿病被験者（脂肪３３＋／−５％）で比較した。被験者は、７〜１０日にわたって高脂肪規定食（４３％炭水化物；４２％脂肪、飽和に対する多価不飽和０．３；繊維９ｇ／１０００ｋｃａｌ；コレステロール５５０ｍｇ／日）を食べた。対照被験者（ＮＩＤＤＭ３人、非糖尿病３人）はこの規定食を５週間続けた。１３人の被験者は、５週間にわたって、ＨＩＣＡＲＢ規定食（６５％炭水化物；２１％脂肪；飽和に対する多価不飽和１．２；繊維１８ｇ／１０００ｋｃａｌ；コレステロール５５０ｍｇ／日）に変えた。ＨＩＣＡＲＢ規定食のＮＩＤＤＭ被験者では、低密度リポタンパク質コレステロール（ＬＤＬ−ｃｈｏｌ）濃度が低下した（１０７対８２、Ｐは０．００１未満）が、高密度リポタンパク質コレステロール（ＨＤＬ−ｃｈｏｌ）濃度、グルコースおよび体重は変化しなかった。ＮＩＤＤＭ被験者の総プラズマＴＧ濃度の変化は不均一であった。濃度は変化しなかったか、５人のＮＩＤＤＭ被験者では低下し、２人のＮＩＤＤＭ被験者では増加したかのいずれかであった。ＨＩＣＡＲＢ規定食の非糖尿病被験者では、ＬＤＬ−ｃｈｏｌが低下し（１１１対８１、Ｐは０．０１未満）、ＨＤＬ−ｃｈｏｌおよびプラズマＴＧ濃度が変化しなかった。（２５０語に短縮した要約）
【０１９１】
レコードキー
タイトル：犬および猫の経腸給餌：５１事例（１９８９年〜１９９１年）
日付：１９９２年
深刻な病状の犬および猫に、鼻腔栄養チューブを介して市販の経腸規定食を給餌することは、栄養支援を提供するための適切な手段であり、厄介な問題はほとんど関連していない。当大学病院の集中治療室にいる２６匹の猫と２５匹の犬を栄養不良について評価し、鼻腔栄養チューブを介した栄養支援の候補として特定した。人間に用いるように設計された４つの市販の液体製法（liquid formulation）規定食と１つのタンパク質補助食品を、これらの犬および猫に給餌した。栄養支援の効能および安全性を評価するために用いた結果変数は、自発的食物摂取への回帰、許容体重の１０％以内での体重の維持および、液体製法規定食を給餌することに関係する合併症であった。動物の６３％は経腸給餌に伴う合併症を経験せず、病院にいる間にほとんどの動物（５２％）に食物摂取を再開した。体重は動物の６１％で維持された（２６匹の猫のうち１６匹および２５匹の犬のうち１５匹）。発生した合併症は、嘔吐、下痢および誤ったチューブ取り外しなどであった。ほとんどの問題は、規定食を変えることまたは推奨された給餌方法に従うことにより解決された。小型動物における治療の一部としての栄養支援は、動物が予想したほど速やかに回復していないときに、病気の過程において後に始められることが多い。動物が栄養失調になる前に始められた場合には、経腸給餌の方が動物をよりよく支援し、深刻な合併症を回避できる。
【０１９２】
タイトル：生ラム肉および加工ラム肉の微生物学：論評
日付：１９９５年
近年、肉の微生物学は、食品科学および公衆衛生において関心の高いテーマになった。多くの記事は牛肉、豚肉および鳥肉の微生物学に関するものであり、ラム肉の微生物学に関して書かれたものは遙かに少なく、加工されたラム肉に関するものはさらに少ない。この記事は、生ラム肉、加工肉製品、加工肉製品の微生物学および貯蔵寿命、加工肉製品の細菌学および、肉およびラム肉におけるサルモネラ、大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７およびリステリア菌などの、重要な食品伝染病原菌に関するデータを提供する。また、肉および加工ラム肉における食品伝染病原菌を抑制するための、乳酸ナトリウムおよび乳酸カリウムの潜在的使用も検討する。この記事は、肉一般および特にラム肉の安全性に関心がある、全ての食肉科学者、食品科学者および公衆衛生微生物学者にとって興味深いものであろう。
【０１９３】
レコードキー
タイトル：組織プラスミノゲン活性剤を用いた超急性脳卒中治療
日付：１９９７年
昨年は、急性脳卒中の影響をなくすことを目的とした新しい治療の開発に大きな進歩があった。様々な薬剤を用いた血栓溶解治療は、過去７年間にわたって脳卒中患者で広範に研究されてきた。組織プラスミノゲン活性剤（ｔ−ＰＡ）は、虚血性脳卒中の発症から３時間以内の患者に用いることについて、１９９６年６月に米国食品医薬品局の正式な認可を受けた。ｔ−ＰＡでの治療は、ｔ−ＰＡで治療した脳卒中患者１００人につき、脳卒中後の３ヶ月で正常またはほぼ正常な者が１１〜１３人増えるほど、神経学的な結果および機能的な障害を改善する。ｔ−ＰＡ治療の否定的な面は、６％という脳内出血症状（ＩＣＨ）および３％という致命的なＩＣＨである。脳卒中から５時間以内に容認可能な安全範囲でｔ−ＰＡを施すことができるかどうかを判断し、動脈内プロウロキナーゼの治療上の利点を評価し、血栓溶解からどの患者が最も利益を受ける可能性が高いかを識別するための、磁気共鳴分光法の使用を評価するために、研究が進行中である。血栓溶解と神経保護物質の組合せ治療も研究されている。理論的には、患者は、パラメディクスによる神経保護物質の初期投薬を与えられ、病院において血栓溶解治療を受けることができる。我々は予防的であって対症的ではない脳卒中治療の時代に入りつつある。これらの治療は、いくつかまたは全ての急性脳卒中症状をなくし、機能的な結果を改善することができる。
【０１９４】
レコードキー
タイトル：Ｓｐｒａｇｕｅ  Ｄａｗｌｅｙラットにおけるポリコサノールの経口毒性に関する１２ヶ月間の研究
日付：１９９４年
ポリコサノールは高脂肪族第１アルコールの天然混合物である。０．５から５００ｍｇ／ｋｇの投薬量を毎日Ｓｐｒａｇｕｅ  Ｄａｗｌｅｙ（ＳＤ）ラット（２０／性／グループ）に経口で与える１２ヶ月間の研究において、ポリコサノールの経口毒性を評価した。処置関連の毒性はなかった。そのため、体重増加、食物消費、臨床観察、血液生化学、血液学、器官体重比および組織病理学的発見に対する影響は、対照グループおよび処置グループにおいて類似であった。この研究は、習慣的に投与されたときの、ポリコサノールの広い安全範囲を裏付けている。
【０１９５】
【表７】
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【０１９６】
【表８】
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【０１９７】
【表９】
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【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図２ｃ】
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【図２ｄ】
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【図２ｅ】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図５ｄ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図６ｄ】
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【図６ｅ】
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【図６ｆ】
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【図６ｇ】
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【図６ｈ】
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【図６ｉ】
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【図６ｊ】
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【図６ｋ】
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【図６ｌ】
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【図６ｍ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０Ａ】
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【図３０Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年10月6日(2010.10.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】削除
【補正の内容】